A floating quay container terminal is used for loading or unloading from container ships from both sides of a floating quay. The side-by-side Liquefied Natural Gas (LNG) offloading operation from floating terminals to LNG carriers is very similar to that from super-container ships to floating quay-walls. The hydrodynamic interaction effects among a fixed quay, container ship and floating quay, which are parallel to one another, are investigated. The three body side-by-side arrangement is compared with the individual freely floating body in the absence/presence of the fixed quay to identify the interaction effects. Hydrodynamic coefficients of the interacting bodies are obtained using a three dimensional constant panel method, WAMIT. Using a vessel-lines coupled dynamic analysis computer program WINPOST, the relative motion between floating quay and container ship is simulated in time domain. It is assumed in the present study that the floating quay is positioned by a dolphin mooring system. This analysis provides the relative motion among container ship, fixed and floating quay to ascertain that container loading and offloading can be performed in the severe wave condition without any problem.

The container loading problem considered in this thesis is to determine placements of a set of packages within one or multiple shipping containers. Smaller packages are consolidated on pallets prior to being loaded in the shipping containers together with larger packages. There are multiple objectives which may be summarized as fitting all the packages while achieving good stability of the cargo as well as the shipping containers themselves. According to recent literature reviews, previous research in the field have to large extent been neglecting issues relevant in practice. Our real-world application was developed for the industrial company Atlas Copco to be used for sea container shipments at their Distribution Center (DC) in Texas, USA. Hence all applicable practical constraints faced by the DC operators had to be treated properly. A high variety in sizes, weights and other attributes such as stackability among packages added complexity to an already challenging combinatorial problem. Inspired by how the DC operators plan and perform loading manually, the batch concept was developed, which refers to grouping of boxes based on their characteristics and solving subproblems in terms of partial load plans. In each batch, an extensive placement heuristic and a load plan evaluation run iteratively, guided by a Genetic Algorithm (GA). In the placement heuristic, potential placements are evaluated using a scoring function considering aspects of the current situation, such as space utilization, horizontal support and heavier boxes closer to the floor. The scoring function is weighted by coefficients corresponding to the chromosomes of an individual in the GA population. Consequently, the fitness value of an individual in the GA population is the rating of a load plan. The loading optimization software has been tested and successfully implemented at the DC in Texas. The software has been proven capable of generating satisfactory load plans within acceptable computation times, which has resulted in reduced uncertainty and labor usage in the loading process. Analysis using real sea container shipments shows that the GA is able to tune the scoring coefficients to suit the particular problem instance being solved.

This work investigates new approaches to the container loading problem which address the issue of how to load three-dimensional, rectangular items (e.g. boxes) into the container in such a way that maximum utilisation is made of the container space. This problem occurs in several industry sectors where the loading approach places cargo effectively into aeroplanes, ships, trailers or trucks in order to save considerable cost. In carrying out this work, the investigation starts by developing a new heuristic approach to the two-dimensional bin packing problem, which has lower complexity than container loading in the aspects of constraints and geometry. A novel approach, including the heuristic strategies and handling method for remaining areas, is developed that can produce good results when testing with benchmark and real world data. Based on the research for two-dimensional bin packing, a novel heuristic approach is developed to deal with the container loading problem with some practical constraints. The heuristic approach to container loading also includes heuristic strategies and the handling of remaining spaces. The heuristic strategies construct effective loading arrangements where combinations of identical or different box types are loaded in blocks. The handling method for remaining spaces further improves the loading arrangements through the representation, partitioning and merging of remaining spaces. The heuristic approach obtains better volume utilisation and the highest stability compared with other published heuristic approaches. However, it does not achieve as high a volume utilisation as metaheuristic approaches, e.g. genetic algorithms and tabu search.To improve volume utilisation, a new hybrid heuristic approach to the container loading problem is further developed based on the tabu search technique which covers the encoding, evaluation criterion and configuration of neighbourhood and candidate solutions. The heuristic strategies as well as the handling method for remaining spaces developed in the heuristic approach are used in this new hybrid tabu search approach. It is shown that the hybrid approach has better volume utilisation than the published approaches under the condition that all loaded boxes with one hundred per cent support from below. In addition, the experimental results show that both the heuristic and hybrid tabu search approaches can also be applied to the multiple container loading problem.

Este trabalho aborda um problema ainda não explorado na literatura denominado 3L-FSMVRPTW (three-dimensional loading fleet sizing and mix vehicle routing problem with time windows), que compreende resolver simultaneamente o roteamento e carregamento tridimensional de veículos considerando frota heterogênea e janela de tempo. Foi desenvolvido um algoritmo específico para resolver o problema, denominado 3DC. Neste algoritmo foram introduzidas algumas inovações, entre elas, um novo operador de busca local (k-IntensiveSwap) e uma nova heurística de carregamento de contêiner. O algoritmo foi comparado aos melhores resultados disponíveis na literatura para problemas particulares ao apresentado. Houve bom desempenho no caso do CLP (container loading problem), bom resultado na redução do tamanho de frota no caso do 3L-VRP (threedimensional loading vehicle routing problem) e desempenho superior ao problema mais complexo estudado, o 3L-VRPTW (three-dimensional loading vehicle routing problem with time windows). Finalmente, apresentou-se um conjunto de avaliação, instâncias e soluções, para o problema completo com frota heterogênea e janela de tempo. / This work presents a problem not treated yet on the literature referenced as 3L-FSMVRPTW (three-dimensional loading fleet sizing and mix vehicle routing problem with time windows), which deals simultaneously with vehicle routing and its three-dimensional loading considering heterogeneous fleet and time windows. The algorithm developed for the specific problem is called 3DC. This algorithm introduces a new local search operator called k-IntensiveSwap and a new container loading heuristic. The results are compared with the best-known results from literature for particular problems embeeded on the general problem presented. The quality of solution was good in comparison other methods for CLP (container loading problem), it has good results in terms of reduction fleet sizing in the case of 3L-VRP (three-dimensional loading vehicle routing problem) and as for 3L-VRPTW (threedimensional loading vehicle routing problem with time windows) the performance was very superior. Finally, it is presented a solution set as benchmark for future comparison with the general problem, with heterogeneous fleet.

Freight distribution systems are under stress. With the world population growing, the migration of people to urban areas and technologies that allow purchases from virtually anywhere, efficient freight distribution can be challenging. An inefficient movement of goods may lead to business not being economically viable and also has social and environmental negative effects. An important strategy to be incorporated in freight distribution systems is the consolidation of goods, i.e., group goods by their destination. This strategy increases vehicles utilisation, reducing the number of vehicles and the number of trips required for the distribution and, consequently, costs, traffic, noise and air pollution. In this thesis, we explore consolidation in three different contexts (or cases) from an optimisation point of view. Each context is related to optimisation problems for which we developed mathematical programming models and solution methods. The first case in which we explore consolidation is in container loading problems (CLPs). CLPs are a class of packing problems which aims at positioning three-dimensional boxes inside a container efficiently. The literature has incorporated many practical aspects into container loading solution method (e.g. restricting orientation of boxes, stability and weight distribution). However, to the best of our knowledge, the case considering more dynamic systems (e.g. cross-docking) in which goods might have a schedule of arrival were yet to be contemplated by the literature. We define an extension of CLP which we call Container Loading Problem with Time Availability Constraints (CLPTAC), which considers boxes are not always available for loading. We propose an extension of a CLP model that is suitable for CLPTAC and solution methods which can also handle cases with uncertainty in the schedule of the arrival of the boxes. The second case is a more broad view of the network, considering an open vehicle routing problem with cross-dock selection. The traditional vehicle routing problem has been fairly studied. Its open version (i.e. with routes that start and end at different points) has not received the same attention. We propose a version of the open vehicle routing problem in which some nodes of the network are consolidation centres. Instead of shippers sending goods directly to their consumers, they must send to one of the available consolidation centres, then, goods are resorted and forwarded to their destination. For this problem, we propose a mixed integer linear programming model for cost minimisation and a solution method based on the Benders decomposition framework. A third case in which we explored consolidation is in collaborative logistics. Particularly, we focus on the shared use of the currently available infrastructure. We defined a hub selection problem in which one of the suppliers is selected as a hub. In a hub facility, other suppliers might meet to exchange their goods allowing one supplier to satisfy the demand from others. For this problem, we propose a mixed integer linear programming model and a heuristic based on the model. Moreover, we compared a traditional distribution strategy, with each supplier handling its demand, against the collaborative one. In this thesis, we explore these three cases which are related to consolidation for improving the efficiency in freight distribution systems. We extend some problems (e.g. versions of CLP) to apply them to a more dynamic setting and we also define optimisation problems for networks with consolidation centres. Furthermore, we propose solution methods for each of the defined problems and evaluate them using randomly generated instances, benchmarks from the literature and some cases based on real-world characteristics. / Sistemas de distribuição de carga possuem uma demanda muito alta. Com a população mundial crescendo, a migração em direção às áreas urbanas e as tecnologias que permitem compras de virtualmente qualquer lugar, a distribuição eficiente de mercadorias pode ser um desafio. Uma movimentação ineficiente de mercadorias pode tornar negócios economicamente inviáveis além de ter um impacto social e ambiental negativos. Uma estratégia importante para se incorporar em sistemas de distribuição é a consolidação de cargas, isto é, agrupar cargas de acordo com seus destinos. Essa estratégia aumenta a utilização dos veículos, reduzindo o número de veículos e viagens necessários para a distribuição e, consequentemente, custos, tráfego, poluição sonora e do ar. Nesta tese, é explorada a técnica de consolidação em três casos diferentes de um ponto de vista de otimização. Cada caso é relacionado a problemas de otimização para os quais são propostos modelos de programação matemática e métodos de solução. O primeiro caso em que é explorada a consolidação é em Problemas de Carregamento de Contêineres (PCCs). PCCs pertencem a uma classe de problemas de empacotamento que visa posicionar caixas tridimensionais dentro de contêineres eficientemente. A literatura tem incorporado diversos aspectos práticos em procedimentos de solução dos PCCs (por exemplo, restringir a orientação das caixas, estabilidade e distribuição de peso). No entanto, o caso que considera sistemas logísticos mais dinâmicos (como cross-docking), nos quais mercadorias podem ter uma agenda de chegada ainda não havia sido contemplados. É definida uma extensão de PCC chamada de Problema de Carregamento de Contêieneres com Restrições de Disponibilidade Temporal (PCCRDT). Também, propõem-se modelos e métodos de solução para o PCCRDT que são capazes de lidar com incerteza na chegada das mercadorias. O segundo caso utiliza uma visão mais abrangente da rede de distribuição, considerando um problema de roteamento de veículos em rede aberta com seleção de cross-dock. O problema tradicional de roteamento de veículos é bastante estudado. A sua versão aberta (com rotas que começam e terminam em pontos diferentes) não tem recebido tanta atenção. É proposta uma versão do roteamento de veículos em rede aberta em que alguns nós da rede são centros de consolidação. Os fornecedores, ao invés de enviar as mercadorias diretamente para os consumidores, enviam-nas para um dos centros de consolidação disponíveis, então, as mercadorias são reorganizadas (em diferentes veículos) e encaminhadas para o seus destinos. Para esse problema, é proposto um modelo de programação linear inteira mista para a minimização de custo e um método de solução baseado no arcabouço de decomposição de Benders. Um terceiro caso em que foi explorada a consolidação de mercadorias é o de logística colaborativa. Particularmente, se concentrou no uso compartilhado de infra-estrutura já disponível na rede de distribuição. É definido um problema de seleção de seleção de um dos fornecedores como hub. No hub, outros fornecedores podem se encontrar para trocar suas mercadorias, permitindo que um fornecedor satisfaça a demanda de outro. Para esse problema, é proposto um modelo de programação linear inteira mista e uma heurística baseada no modelo. Ainda, é comparada uma estratégia de distribuição convencional (com cada fornecedor responsável pela sua própria demanda) com uma estratégia colaborativa. Nesta tese, são explorados esses três casos que se relacionam com consolidação para melhorar a eficiência de sistemas de distribuição de carga. São estendidos alguns problemas (como o PCC) para que se possa aplicá-los em cenários mais dinâmicos e também são definidos problemas de otimização em redes com centros de consolidação. Além disso, são propostos métodos de solução para cada um dos casos. Os métodos são avaliados em instâncias geradas aleatoriamente, instâncias da literatura e, em alguns casos, instâncias baseadas em cenários reais.

Orientador: Rubén Augusto Romero Lázaro / Resumo: Neste trabalho apresenta-se uma nova meta-heurística, o Algoritmo Genético Evolucionário Especializado (AGE-E) para resolver uma das categorias dos Problemas de Carregamento de Contêiners, objeto de estudo que pertence à otimização, na Pesquisa Operacional. Considera-se a existência de múltiplos contêiners de iguais dimensões que permitem o carregamento completo da carga disponível em um contexto de transporte industrial. Esta carga é composta por caixas de sortimento fortemente hete-rogêneo e que permite a rotação em qualquer dasseis possibilidades, tornando o problema ainda mais complexo, e, porisso,menos estudado na literatura. Uma revisão bibliográfica é também apresentada, contendo uma visão geral das classificações do problema e, em particular, um estudo aprofundado sobre algoritmos genéticos. A implementação do AGE-E foi realizada, e os resultados computacionais foram comparados com as melhores soluções já apresentadas na literatura, demonstrando o potencial do AGE-E para estudosfuturos. / Doutor

Orientador: Rubén Augusto Romero Lázaro / Banca: Antonio Padilha Feltrin / Banca: Ariovaldo Verandio Garcia / Resumo: No âmbito de pesquisa operacional o problema de carregamento de container é conhecido por determinar uma configuração de carga que procure otimizar o que será carregado em um container, levando em consideração o máximo de volume ocupado pela carga. Este problema tem diversas variantes para casos específicos. Existem casos onde a carga é homogênea ou heterogênea, onde a carga pode ser rotacionada em todas as suas dimensões, onde um lucro é associado a cada caixa carregada, entre outras variantes, onde a questão não é a carga e sim o container. A classificação do problema está diretamente ligada a suas restrições. O estudo de carregamento de container aqui no Brasil começou ser realizado com mais ênfase há pouco tempo, por ter despertado interesses financeiros em empresas públicas e privadas, já que o transporte utilizando containers é oneroso e cobrado por container alugado e não pela quantidade de itens que serão carregados. Por isso a vantagem de aproveitar o volume do container ao máximo. Na literatura podem ser encontradas diversas propostas de solução para cada variante do problema, sendo estas propostas determinísticas ou utilizando heurísticas e metaheurísticas. O estudo realizado para a apresentação desta dissertação descreve de maneira ampla as heurísticas que estão sendo empregadas na resolução do problema estudado, bem como propõe uma nova heurística especializada. O trabalho aqui apresentado traz ainda uma metaheurística especializada, o algoritmo genético Chu-Beasley. Portanto, foram desenvolvidos dois algoritmos: um heurístico e um metaheurístico. Estes algoritmos simularam o carregamento de um container com caixas retangulares e de diferentes tamanhos, sendo no final comparados os... (Resumo completo, clciar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: In the ambit of the operational research the container loading problem is known by optimized the load that it will be carried in a container, taking in consideration the maximum of volume occupied by the load. This problem has several variants for specific cases. Cases exist where the load is homogeneous or heterogeneous, where the load can be rotated in whole its dimensions, where a profit associated to each loaded box exists, among other variants, where the subject is not the load, but the container. The classification of the problem is directly tied up to its restrictions. The study of the container loading problem here in Brazil it began to be accomplished with more emphasis at little time, for having wakened up financial interests in public and private companies, since the transport using containers is onerous and collected by rented container and not for the amount of items that you will be loaded. That the advantage of taking advantage of the volume of the container to the maximum. In the literature it can be found several proposed of solution for each variant of the problem. Being these proposed deterministics or using heuristics and metaheuristics. The study accomplished for the presentation of this dissertation brings in a wide way the heuristics that you are being used in the resolution of the problem, as well as it proposes a new heuristic specialized for the resolution of the container loading problem. The work here presented he still brings a metaheuristic specialized for the resolution of the problem, the Chu-Beasley genetic algorithm. Therefore, two algorithms were developed: a heuristic and a metaheuristic. These algorithms simulated the shipment of a container with rectangular boxes and of different sizes, being in the compared end... (Complete abstract, click electronic access below) / Mestre

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:22:36Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2007-02-22Bitstream added on 2014-06-13T20:49:18Z : No. of bitstreams: 1 vendramini_e_me_ilha.pdf: 949681 bytes, checksum: a0cf91db09c245de7df7a539cd1df533 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / No âmbito de pesquisa operacional o problema de carregamento de container é conhecido por determinar uma configuração de carga que procure otimizar o que será carregado em um container, levando em consideração o máximo de volume ocupado pela carga. Este problema tem diversas variantes para casos específicos. Existem casos onde a carga é homogênea ou heterogênea, onde a carga pode ser rotacionada em todas as suas dimensões, onde um lucro é associado a cada caixa carregada, entre outras variantes, onde a questão não é a carga e sim o container. A classificação do problema está diretamente ligada a suas restrições. O estudo de carregamento de container aqui no Brasil começou ser realizado com mais ênfase há pouco tempo, por ter despertado interesses financeiros em empresas públicas e privadas, já que o transporte utilizando containers é oneroso e cobrado por container alugado e não pela quantidade de itens que serão carregados. Por isso a vantagem de aproveitar o volume do container ao máximo. Na literatura podem ser encontradas diversas propostas de solução para cada variante do problema, sendo estas propostas determinísticas ou utilizando heurísticas e metaheurísticas. O estudo realizado para a apresentação desta dissertação descreve de maneira ampla as heurísticas que estão sendo empregadas na resolução do problema estudado, bem como propõe uma nova heurística especializada. O trabalho aqui apresentado traz ainda uma metaheurística especializada, o algoritmo genético Chu-Beasley. Portanto, foram desenvolvidos dois algoritmos: um heurístico e um metaheurístico. Estes algoritmos simularam o carregamento de um container com caixas retangulares e de diferentes tamanhos, sendo no final comparados os... / In the ambit of the operational research the container loading problem is known by optimized the load that it will be carried in a container, taking in consideration the maximum of volume occupied by the load. This problem has several variants for specific cases. Cases exist where the load is homogeneous or heterogeneous, where the load can be rotated in whole its dimensions, where a profit associated to each loaded box exists, among other variants, where the subject is not the load, but the container. The classification of the problem is directly tied up to its restrictions. The study of the container loading problem here in Brazil it began to be accomplished with more emphasis at little time, for having wakened up financial interests in public and private companies, since the transport using containers is onerous and collected by rented container and not for the amount of items that you will be loaded. That the advantage of taking advantage of the volume of the container to the maximum. In the literature it can be found several proposed of solution for each variant of the problem. Being these proposed deterministics or using heuristics and metaheuristics. The study accomplished for the presentation of this dissertation brings in a wide way the heuristics that you are being used in the resolution of the problem, as well as it proposes a new heuristic specialized for the resolution of the container loading problem. The work here presented he still brings a metaheuristic specialized for the resolution of the problem, the Chu-Beasley genetic algorithm. Therefore, two algorithms were developed: a heuristic and a metaheuristic. These algorithms simulated the shipment of a container with rectangular boxes and of different sizes, being in the compared end... (Complete abstract, click electronic access below)

Submitted by BRUNA DE LIMA ALCANTARA KITAMURA null (brunakitamura@yahoo.com.br) on 2017-10-30T20:10:34Z No. of bitstreams: 1 TESE-FINAL-BRUNA-G-LIMA.pdf: 4015697 bytes, checksum: cb6eb178262689807dbc777ab5d4d4dd (MD5) / Approved for entry into archive by LUIZA DE MENEZES ROMANETTO (luizamenezes@reitoria.unesp.br) on 2017-11-09T18:45:51Z (GMT) No. of bitstreams: 1 lima_bg_dr_ilha.pdf: 4015697 bytes, checksum: cb6eb178262689807dbc777ab5d4d4dd (MD5) / Made available in DSpace on 2017-11-09T18:45:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 lima_bg_dr_ilha.pdf: 4015697 bytes, checksum: cb6eb178262689807dbc777ab5d4d4dd (MD5) Previous issue date: 2017-09-06 / Neste trabalho apresenta-se uma nova meta-heurística, o Algoritmo Genético Evolucionário Especializado (AGE-E) para resolver uma das categorias dos Problemas de Carregamento de Contêiners, objeto de estudo que pertence à otimização, na Pesquisa Operacional. Considera-se a existência de múltiplos contêiners de iguais dimensões que permitem o carregamento completo da carga disponível em um contexto de transporte industrial. Esta carga é composta por caixas de sortimento fortemente hete-rogêneo e que permite a rotação em qualquer dasseis possibilidades, tornando o problema ainda mais complexo, e, porisso,menos estudado na literatura. Uma revisão bibliográfica é também apresentada, contendo uma visão geral das classificações do problema e, em particular, um estudo aprofundado sobre algoritmos genéticos. A implementação do AGE-E foi realizada, e os resultados computacionais foram comparados com as melhores soluções já apresentadas na literatura, demonstrando o potencial do AGE-E para estudosfuturos. / This work presents a new meta-heuristic, the Specialized Evolutionary Genetic Algorithm (AGE-E), which solves one of the categories of Container Loading Problems, object of study that belongs to Optimization, within the Operational Research. It’s considered the existence of multiple containers ofthe equal dimensionsthat promote the full loading of the availablecargoinindustrial transportation context. Thisload is composed ofstrongly heterogeneous assortment to the boxes, and allows rotation in any of the six possibilities, making the problem even more complex, and therefore less studied in the literature. A bibliographic review is also presented, containing an overview of the classifications of the problem and, in particular, an deepened study on genetic algorithms. The implementation of AGE-E was performed, and the computational results were compared with the best solutions already determined by the bibliography, demonstrating the potentialofAGE-E for future studies.

Este trabalho aborda um problema ainda não explorado na literatura denominado 3L-FSMVRPTW (three-dimensional loading fleet sizing and mix vehicle routing problem with time windows), que compreende resolver simultaneamente o roteamento e carregamento tridimensional de veículos considerando frota heterogênea e janela de tempo. Foi desenvolvido um algoritmo específico para resolver o problema, denominado 3DC. Neste algoritmo foram introduzidas algumas inovações, entre elas, um novo operador de busca local (k-IntensiveSwap) e uma nova heurística de carregamento de contêiner. O algoritmo foi comparado aos melhores resultados disponíveis na literatura para problemas particulares ao apresentado. Houve bom desempenho no caso do CLP (container loading problem), bom resultado na redução do tamanho de frota no caso do 3L-VRP (threedimensional loading vehicle routing problem) e desempenho superior ao problema mais complexo estudado, o 3L-VRPTW (three-dimensional loading vehicle routing problem with time windows). Finalmente, apresentou-se um conjunto de avaliação, instâncias e soluções, para o problema completo com frota heterogênea e janela de tempo. / This work presents a problem not treated yet on the literature referenced as 3L-FSMVRPTW (three-dimensional loading fleet sizing and mix vehicle routing problem with time windows), which deals simultaneously with vehicle routing and its three-dimensional loading considering heterogeneous fleet and time windows. The algorithm developed for the specific problem is called 3DC. This algorithm introduces a new local search operator called k-IntensiveSwap and a new container loading heuristic. The results are compared with the best-known results from literature for particular problems embeeded on the general problem presented. The quality of solution was good in comparison other methods for CLP (container loading problem), it has good results in terms of reduction fleet sizing in the case of 3L-VRP (three-dimensional loading vehicle routing problem) and as for 3L-VRPTW (threedimensional loading vehicle routing problem with time windows) the performance was very superior. Finally, it is presented a solution set as benchmark for future comparison with the general problem, with heterogeneous fleet.