Resolução do problema de alocação de berços através de uma técnica de geração de colunas

Mauri, Geraldo Regis; Oliveira, Alexandre César Muniz de; Lorena, Luiz Antônio Nogueira

doi:10.1590/s0101-74382010000300003

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“…Cordeau et al (2005) modelaram o PABD como o PRV-MD-JT e propuseram uma meta-heurística Tabu Search para o problema. O PR-V-MD-JT é também a base de Mauri et al (2008aMauri et al ( , 2008bMauri et al ( , 2010, que propuseram a meta-heurística SA e o método de Geração de Colunas na resolução do PABD. Rodrigues et al (2013) propuseram a aplicação do SA proposto por Mauri et al (2008a) a um porto brasileiro.…”

Section: Problema De Alocação De Berços (Pab)unclassified

Modelo matemático e meta-heurística Simulated Annealing para o problema de alocação de berços com múltiplas cargas

et al. 2016

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Ocorre no Brasil um forte crescimento do comércio exterior na área de granéis, como minério de ferro e agrícolas que são exportados pelos portos. Assim, metodologias que auxiliem o planejamento da operação dos portos são importantes. Este artigo propõe um modelo matemático aplicado a um porto de granel que difere dos demais por três itens: 1) berços operam mais de um tipo de carga e com taxas de operação diferentes para cada um, 2) certas cargas não são operadas em todos os berços, 3) o tempo de operação é dependente do berço e da carga. O modelo proposto elabora a sequência de atendimento dos navios em cada berço e foi implementado no CPLEX 12.6. Como soluções ótimas são difíceis de serem alcançadas, é proposta também uma meta-heurística Simulated Annealing (SA). Para avaliação do modelo e do SA, foram realizados testes com dados reais do Complexo Portuário de Tubarão.

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Section: Problema De Alocação De Berços (Pab)unclassified

Modelo matemático e meta-heurística Simulated Annealing para o problema de alocação de berços com múltiplas cargas

et al. 2016

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“…Mauri et al (2010) trataram o PABD como um PRV-MD utilizando a meta-heurística Algorithm Training Population / Linear Programming (PTA/LP). Lorenzoni et al (2006) desenvolveram um modelo matemático com base no problema de escalonamento para solucionar o problema de alocação de recursos para atender os navios de minério de ferro, granel, visando reduzir o pagamento de multas.…”

Section: Referencial Teóricounclassified

Modelo matemático para planejamento da atracação de navios sob o contrato de Charter Party

Vervloet

Rosa

2016

TRANSPORTES

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INTRODUÇÃOO transporte marítimo desempenha um papel fundamental para o comércio internacional, que integrado a outros sistemas de transportes, representa o meio de transporte de grande parte da carga movimentada no mundo. No modo marítimo, a movimentação de granel sólido em 2013 foi em torno de 10 bilhões de toneladas. O sistema portuário brasileiro responde por aproximadamente 90% das exportações e importações no país, sendo que as cargas a granel movimentaram 61% da movimentação total em 2014 (UNCTAD, 2014).Os navios de granel, como minério de ferro e agrícolas, são usualmente contratados sob o contrato de Charter Party entre o armador (dono do navio) e o embarcador. As cargas a granel são usualmente transportadas em grande quantidade e, assim, muitas empresas que comercializam estas cargas optam por ter seus próprios portos ou por operarem terminais portuários específicos para suas cargas. A partir deste ponto, define-se para efeitos deste artigo que quando se referenciar ao embarcador, entende-se por um embarcador que é proprietário do porto ou um embarcador operador de um terminal específico dedicado às suas operações.Resumo: Navios de carga granel são usualmente contratados sob o contrato Charter Party entre o armador e o embarcador. Neste contrato é estabelecido um tempo limite de permanência do navio no porto. Caso o navio permaneça abaixo deste tempo, o embarcador recebe um prêmio financeiro e, caso contrário, paga uma multa ao armador. Após a revisão bibliográfica, não foram encontrados artigos sobre o Problema de Alocação de Berços (PAB) que tratassem das questões referentes a prêmio e multa sob a ótica do contrato Charter Party com o objetivo de maximizar o resultado financeiro do embarcador, calculado como prêmio menos multa. Assim, um modelo matemático é proposto para o PAB com considerações sobre a Charter Party e, instâncias baseadas no Porto de Tubarão foram desenvolvidas e executadas no CPLEX 12.6. Os resultados mostraram a aplicabilidade do modelo na programação dos navios e também diretrizes para apoiar a negociação deste tipo de contrato.Palavras-chave: Problema de Alocação de Berço (PAB), Charter Party, Logística Portuária, Portos Graneleiros.Abstract: Bulk cargo ships are usually contracted under the Charter Party contract between the owner and the shipper. This contract establishes a time limit for vessel to stay at port. If the vessel is below this time the shipper receives a financial award and, if not, pay a fine to the owner. After the literature review, no articles were found on the Berth Allocation Problem (BAP) that addressed the issues related to premium and fine from the perspective of Charter Party contract in order to maximize the financial result of the shipper, calculated as a reward less fine. Thus, a mathematical model is proposed for the BAP with consideration of the Charter Party, and instances based in the Port of Tubarão were developed and implemented in CPLEX 12.6. The results showed the applicability of the model in the scheduling of ships and also guidelines to suppo...

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“…Restrições temporais referem-se aos horá-rios de atracação e de desatracação dos navios (BIER-WIRTH E MEISEL, 2010). Dentre os diversos artigos sobre o BAP, destacam-se: Imai et al (2001), Theofanis et al (2007a), Umang et al (2011), Monaco e Sammarra (2007), Imai et al (2003), , Cordeau et al (2005), Mauri et al (2010), Hansen et al (2008), Zhou et al (2006), Han et al (2006), Golias et al (2007) e Barros et al (2011).…”

Section: Referencial Teóricounclassified

Um ambiente multiagent system (MAS) distribuído aplicado à gestão integrada da operação portuária

et al. 2016

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Resumo: Tendo em vista o aumento do transporte marítimo no mundo e a consequente demanda por operações nos portos, os operadores buscam formas de minimizar o tempo de permanência dos navios no porto. Para atracar um navio, os portos necessitam ter disponíveis diversos recursos. Assim, planejar a designação de recursos eficientemente para não atrasar a atracação dos navios é vital para os portos. Esta designação é dinâmica, pois atrasos e antecipações na chegada dos navios ocorrem por diversos fatores demandando assim que ela seja atualizada constantemente. Este artigo propõe um Multiagent System (MAS) para resolução da designação de recursos de forma distribuída e em tempo real, visando reduzir o tempo de espera para atracação dos navios. Testes foram realizados em 27 cenários e os resultados mostraram que o MAS resolveu instâncias de teste de grande porte e nos cenários mais próximos do real, ele resolveu em um tempo pequeno e com soluções estáveis.Palavras-chave: inteligência artificial distribuída, planejamento de terminal portuário, sistemas multiagentes.Abstract: Maritime transport is growing in the world and consequently the demand for port operations is also growing. Thus, port operators seek to minimize the time that the ships expend at the port. To berth a ship, ports have to provide several resources. So, plan the resource allocation efficiently to avoid a delay on the ships' berthing time is vital to the ports. This allocation is dynamic because delays and anticipations occur in the ships' arrival time by several factors, leading to a constantly update of the berthing date. This paper proposes a Multiagent System (MAS) to solve the resource allocation in a distributed way and in real time, seeking the reduction of the ships' waiting time for berthing. Tests were done in 27 scenarios and the results showed that the MAS solved big instances in a short time and with stable solutions.Keywords: distributed artificial intelligence, planning port operation, multiagents systems. INTRODUÇÃOO crescimento do comércio marítimo internacional tem sido expressivo. No ano de 1970 foram transportadas 2,6 milhões de toneladas, passando a 9,5 milhões de toneladas em 2013, ou seja, um crescimento de 366,5% (UNCTAD, 2014). Com esse aumento expressivo, houve um aumento de navios viajando entre os portos e demandando mais atracações também. Para atracar um navio no porto, faz-se necessário que diversos recursos estejam disponíveis na hora de sua atracação. Dentre esses recursos, citam-se: berços, guindastes, áreas de pátios e equipamentos de pátios. Uma eficiente alocação destes recursos aos navios pode reduzir o tempo de espera dos navios para atracar e, consequentemente, reduzir o tempo de permanência do navio no porto também.Assim, caso exista na data solicitada de atracação a disponibilidade de berço de atracação, áreas de pátio e de equipamentos para operar o berço e o pátio, faz-se a reserva deles de tal maneira que quando o navio chegar para operar, todos os recursos estejam disponíveis para atendê-lo. Caso não haja ...

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Resolução do problema de alocação de berços através de uma técnica de geração de colunas

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Modelo matemático e meta-heurística Simulated Annealing para o problema de alocação de berços com múltiplas cargas

Modelo matemático e meta-heurística Simulated Annealing para o problema de alocação de berços com múltiplas cargas

Modelo matemático para planejamento da atracação de navios sob o contrato de Charter Party

Um ambiente multiagent system (MAS) distribuído aplicado à gestão integrada da operação portuária

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