Modelagem integrada do plano de estiva para múltiplos portos e realocação de contêineres em pátios portuários

Abstract

Resumo: Nesta tese é desenvolvido um modelo de otimização que integra o problema do plano de estiva para múltiplos portos com o problema de realocação de contêineres no pátio portuário, chamado de CRP-MPSP. O CRP-MPSP é formulado como um modelo puramente binário, que deverá encontrar uma sequência de movimentação dos contêineres de forma que o número de remanejamentos, considerando toda a jornada de um navio e os pátios portuários associados, seja minimizado. O uso de variáveis binárias para representar o estado do navio e dos pátios torna este um problema de alta complexidade. A modelagem aqui apresentada ainda não foi desenvolvida na literatura como um modelo unificado, visto que tais problemas tendem a ser tratados de forma particionada. Duas regras heurísticas são propostas para gerar soluções factíveis que serão utilizadas como warm-start pelo método de solução exato. O CRP-MPSP é implementado em dois solvers comerciais diferentes e os resultados para instâncias geradas aleatoriamente são apresentados. Extensivos testes computacionais são realizados. Os resultados indicam que a abordagem de solução pode obter soluções ótimas em instâncias de tamanho pequeno e soluções de boa qualidade em instâncias de tamanho maior, em tempo computacional razoável

Abstract: This thesis develops an optimization model that integrates the multi-port stowage planning problem with the container relocation problem at the port yard, called CRP-MPSP. The CRP-MPSP is formulated as a purely binary model, that shall find the containers move sequence so that the number of relocations, considering the entire journey of a ship and the associated port yards, is minimized. The use of binary variables to represent the state of the ship and the yards make this a highly complex problem. The model presented here has not yet been developed in the literature as a integrated model, given that such problems tend to be treated in a partitioned way. Two heuristic rules are proposed to quickly generate feasible solutions to be used as warm-start for the exact solution technique. The CRP-MPSP is implemented in two different commercial solvers and the results for randomly generated instances are presented. Extensive computational tests are performed. The results indicate that the solution approach can obtain optimal solutions in small size instances, and good quality solutions in larger size instances within reasonable computation time