Universidade
Federal do Rio Grande
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O problema de alocação de berços: um estudo das heurísticas simulated annealing e algoritmo genético

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Resumo

Este trabalho apresenta um estudo de caso das heurísticas Simulated Annealing e Algoritmo Genético para um problema de grande relevância encontrado no sistema portuário, o Problema de Alocação em Berços. Esse problema aborda a programação e a alocação de navios às áreas de atracação ao longo de um cais. A modelagem utilizada nesta pesquisa é apresentada por Mauri (2008) [28] que trata do problema como uma Problema de Roteamento de Veículos com Múltiplas Garagens e sem Janelas de Tempo. Foi desenvolvido um ambiente apropriado para testes de simulação, onde o cenário de análise foi constituido a partir de situações reais encontradas na programação de navios de um terminal de contêineres. Os testes computacionais realizados mostram a performance das heurísticas em relação a função objetivo e o tempo computacional, a m de avaliar qual das técnicas apresenta melhores resultados.
This paper presents a case study of heuristics Simulated Annealing and Genetic Algorithm into a problem of great relevance found in the port system, the Berth Allocation Problem. This issue discusses the programming and allocating ships to berthing areas along a quay. The model used in this research is presented by Mauri (2008) [28] that treats the problem as a Vehicle Routing Problem with Multiple Garages and without Time Windows. We developed a testing environment for simulation, where scenario analysis was composed from real situations encountered in scheduling ships a container terminal. The computational tests show the performance of the heuristics with respect to computational time and objective function, to determine which technique is best used.

Descrição

Palavras-chave

Problema de alocação de berços, Algoritmo genético, Simulated annealing, Berth allocation problem, Genetic algorithm

Citação

PEREIRA, Elizangela Dias. O Problema de alocação de berços: um estudo das heurísticas simulated annealing e algoritmo genético. 2013. 74 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional) - Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional, Universidade Federal do Rio Grande, Rio Grande, 2013.

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