Métodos de otimização aplicados ao problema de recuperação de contêineres

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: FIRMINO, Andresson da Silva
• Orientador(a): SILVA, Ricardo Martins de Abreu
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Ciência da computação; Otimização; Algortimos
• Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/33479

O Problema de Recuperação de Contêineres (PRC) é um importante campo de pesquisa que visa alcançar eficiência operacional em pátios de um sistema de terminal de contêineres. O PRC envolve encontrar uma sequência ótima de operações para o guindaste, permitindo que ele recupere todos os contêineres de uma baia de acordo com uma ordem predefinida. Uma sequência ótima de operações é obtida reduzindo o tempo de operação despendido pelo guindaste, e esse tempo é geralmente inferido pelo número de realocações de contêineres realizadas. Embora este critério seja a principal função objetivo discutida na literatura, minimizar o número de realocações não garante a solução com o tempo mínimo de operação do guindaste, como tem sido comprovado neste trabalho. Assim, neste estudo, uma trajetória do guindaste é definida como métrica para computar os percursos realizados pelo guindaste a fim de retirar sequencialmente todos os contêineres da baia. A partir dessa métrica, o tempo de operação do guindaste é diretamente computado, em contraste à métrica baseada no número de realocações, onde, indiretamente, obtém-se o tempo de operações guindaste. Além disso, este trabalho propõe métodos de otimização exatos e aproximados para as duas classes de problemas que dividem o PRC segundo a forma de realocação permitida (i.e., PRC restrito e PRC irrestrito). Estas duas classes definem o contexto de resolução do problema: restrito ou irrestrito. Comparando estes dois contextos, no contexto irrestrito, soluções com menor tempo de operação do guindaste podem ser encontradas, mas um tempo computacional maior pode ser requerido para encontrar estas soluções. Portanto, este trabalho investiga a razão custo-benefício entre a taxa de decréscimo no tempo de operações do guindaste e a taxa de acréscimo no tempo de execução de algoritmos, ambas inerentes à resolução do PRC no contexto irrestrito em comparação à resolução no contexto restrito. Os resultados experimentais mostram que os métodos de otimização propostos podem fornecer melhores soluções em curto espaço de tempo, quando comparados a outros métodos de otimização na literatura, contribuindo assim com resultados importantes para a área.