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Abordagem metaheurística híbrida para otimização do planejamento de estiva de navios porta-contêineresGonçalves Júnior, Joel da Silva 07 March 2016 (has links)
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Previous issue date: 2016-03-07 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O transporte marítimo mercante desempenha um papel fundamental para a economia de uma nação, ligando a produção ao consumo. No cenário de expansão do transporte marítimo, a utilização de contêineres para organização das cargas confere maior facilidade, segurança e rapidez ao transporte, aumentando, assim, a produtividade dos terminais e dos navios. No entanto, a operação de navios porta-contêineres possui limitações de movimentação e de estabilidade que impactam no custo operacional de um terminal portuário. Como os guindastes só podem acessar as pilhas de contêineres a partir do topo, a realização de remoções desnecessárias de contêineres bloqueantes gera um custo adicional de movimentação e de tempo nas operações de carga e descarga. Desta forma, faz-se necessária a elaboração de um plano de estiva eficiente para estas atividades, minimizando tanto os remanejamentos quanto a instabilidade da embarcação. Este estudo propõe uma abordagem híbrida, elaborada através da combinação das metaheurísticas Algoritmo Genético e Busca Tabu, utilizando a codificação da solução baseada em regras, a fim de elaborar uma ferramenta computacional que faça a gestão do número de remanejamentos e da instabilidade da embarcação, que são objetivos conflitantes. Nos experimentos, as metaheurísticas puras foram comparadas ao algoritmo híbrido e os resultados comprovaram que a aplicação hibridizada apresenta uma eficiência maior do que as metaheurísticas puras. As diferentes configurações de regras assumidas mostraram que a proposta de um número maior de regras, em complemento àquelas propostas na literatura, implica em melhores resultados. Através da aplicação da abordagem com múltiplos objetivos, foi possível observar a importância de considerar a movimentação e a estabilidade no plano de estiva. Com os resultados obtidos, demonstrou-se que o uso da abordagem proposta gera soluções melhores que as encontradas até o momento na literatura. / The merchant shipping perform a fundamental role in the economy of a nation, by linking production to consumption. In shipping expansion scenario, the use of containers for cargo organizing provides greater facility, safety and velocity, thus increasing the productivity of terminals and ships. However, the use of container ships has handling and stability limitations that affect the operating cost of a port terminal. As the cranes can only access the container stacks from the top, carrying out unnecessary removals of blocking containers generates an additional cost of handling and time in loading and unloading operations. Thus, it is necessary to elaborate an efficient stowage plan for loading and unloading operations, minimizing both the shifting and the instability of the vessel. This study proposes an hybrid approach developed by the combination of Genetic Algorithms and Tabu Search metaheuristics, using a rules-based encoding for solution representation, in order to create a computational tool that manage both the rehandling and instability, which are conflicting. In the experiments, pure metaheuristics were compared to the hybrid algorithm and the results demonstrate that the hybridization presents greater efficiency than the pure metaheuristics. The different rules configuration have proven that the proposal of a greater number of rules, in addition to those proposed in the literature, implies better results. The application of a multiple objectives approach has proven the importance of considering the handling and stability in the stowage plan. With the results, it was showed that the use of the proposed approach produces better solutions than those found in the literature.
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