Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2021 |
Autor(a) principal: |
SILVA, Jorge Rodrigo Silva e
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Orientador(a): |
OLIVEIRA, Alexandre Cesar Muniz de
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Banca de defesa: |
OLIVEIRA, Alexandre César Muniz de
,
CARMONA CORTES, Omar Andres
,
RABÊLO, Ricardo de Andrade Lira
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Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Maranhão
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Programa de Pós-Graduação: |
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO/CCET
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Departamento: |
DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA/CCET
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País: |
Brasil
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Palavras-chave em Português: |
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Palavras-chave em Inglês: |
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Área do conhecimento CNPq: |
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Link de acesso: |
https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/3995
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Resumo: |
O problema de alocação de atracação é um problema comprovadamente NP-Hard onde um conjunto de navios será servido por um conjunto de ancoradouros dentro de um determinado horizonte de planejamento. É uma otimização bem conhecida problema, geralmente relacionado com a otimização combinatória, tendo algoritmos construídos especificamente para lidar com problemas desse tipo. Os algoritmos de otimização podem ser classificados de forma geral de forma exata, aproximada, meta-heurística ou hibridizada. A abordagem comum é aplicar métodos exatos para resolver o problema, uma vez que eles garantem a solução ótima, mas alguns casos de um problema são muito difíceis de serem resolvidos pelo caminho exato. Neste caso, é feita a aplicação de algoritmos aproximados ou meta-heurísticos, mas sem a garantia de otimalidade. O objetivo deste trabalho é contribuir para a estudo do problema de alocação de atracação em cenários operacionais de portos a granel. O modelo é uma versão discreta e dinâmica do BAP, chamada Berth Allocation Problem in Portos de maré a granel com condições de nível de inventário (BAPTBS). O modelo foi executado com o solucionador do Gurobi, foi proposto um Heurístico Ganancioso e também usado como uma inicial solução construtora para o solucionador e para uma metaheurística GRASP e Duas versões de um A Evolutionary Clustering Search (ECS) foi executada, sendo a versão padrão e a outra uma versão hibridizada utilizando o solver como pesquisador local. |