Un algorithme d'auto-adaptation pour la planification des grues de quai dans un terminal à conteneurs

2021-12-17

Esam Taha Yassen, Masri Ayob, Alaa Abdalqahar Jihad, Mohd Zakree Ahmad Nazri

Atteindre l'équilibre entre la réduction des ressources et l'augmentation des profits représente le facteur le plus important dans les applications de la vie réelle. Toutes les entreprises (en particulier, le transport et la distribution) s'efforcent d'atteindre cet équilibre qui garantit leur succès et leur continuité. Cependant, cet équilibre est le principal défi auquel sont confrontés les gestionnaires de ces entreprises en raison du fait que toutes ces applications sont complexes et très contraintes et que leurs ressources sont limitées.

Les terminaux à conteneurs sont considérés comme l'un des moyens de transport maritime modernes les plus significatifs, car ils représentent la connexion essentielle entre les marchés locaux et les clients mondiaux et vice versa. Conformément à la croissance rapide annuelle du volume de conteneurs transportés, il n'est pas surprenant que le terminal à conteneurs représente désormais l'un des dilemmes dans la chaîne d'approvisionnement internationale, et l'efficacité des terminaux à conteneurs est un enjeu important pour les entreprises de transport maritime alors qu'elles s'efforcent de réduire leurs coûts. L'objectif principal des terminaux à conteneurs est d'atteindre un mouvement rapide des conteneurs au coût minimum possible. Le problème de planification des grues de quai (QCSP) fait partie des opérations les plus significatives liées aux terminaux portuaires. Son but est d'identifier l'ordre des tâches à réaliser par chaque grue de quai. Récemment, les heuristiques d'auto-adaptation comprennent un groupe d'approches motivées par l'objectif d'automatiser la conception de méthodes heuristiques afin de résoudre des problèmes de recherche computationnelle difficiles et à travers différents cas de problèmes en fonction de l'état de recherche. En conséquence, dans cet article, une heuristique d'auto-adaptation (self-H) est proposée pour résoudre le QCSP.Lien

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