Artigo The dynamic berth allocation problem for a
Artigo: The dynamic berth allocation problem for a container port Akio Imai, Etsuko Nishimura, Stratos Papadimitriou, 1. 999 Analisando experimentos computacionais e conclusões
Processo Simples: simples modificação na solução do problema, sem efetuar mudanças nas atribuições navio-berço bem como atribuições navio-ordem para cada berço. Procura encontrar o 1º navio insatisfeito na ordem ascendente de serviço, que é atendido antes de sua chegada. Se um navio insatisfeito é encontrado, seu serviço é postergado até seu momento de chegada, consequentemente atrasando o atendimento dos navios sucessores. Si N 1 N 2 N 3
Processo Individual: realiza a atribuição de cada berço como no processo Simples e, se existir um tempo disponível/ocioso no berço entre 2 serviços adjacentes de navios, um navio que está programado para ser atendido posteriormente, é encaixado no espaço ocioso. “ Neste processo nenhum navio é substituído entre os diversos berços. ” Si N 1 N 2
Processo que atua sobre o outro: é o mesmo processo Individual porém com um acréscimo de processo. Se após a aplicação do processo Individual ainda restar algum tempo ocioso em algum berço, o processo é refeito para ser usado no serviço de navios programados em outros berços. Selecionando navios conforme a ordem de chegada, um navio é candidato se atender a seguinte condição: seu tempo total de permanência no porto e o tempo resultante de seus sucessores no novo berço é menor que aquele no berço originalmente atribuído.
Foram resolvidos problemas com 5, 7 e 10 berços cada um contendo 25 e 50 navios, gerando 6 problemas protótipos.
Problem size (berths x ships) Si 5 x 25 7 x 25 10 x 25 5 x 50 7 x 50 10 x 50 SIMPLE INDIVIDUAL INTERACT GAP(%) CPU(s) Interation 1 7, 1 46, 2 200, 0 7, 1 45, 7 200, 0 10, 8 44, 8 200, 0 2 0, 7 34, 4 180, 1 0, 7 35, 3 180, 1 1, 3 34, 0 180, 1 3 0, 1 9, 7 53, 8 0, 1 8, 2 50, 7 0, 1 8, 0 50, 7 4 0, 0 0, 1 1, 0 1 19, 4 59, 8 200, 0 19, 2 62, 4 200, 0 27, 8 74, 8 200, 0 2 4, 2 51, 4 200, 0 4, 2 52, 4 200, 0 6, 6 50, 5 200, 0 3 0, 5 34, 3 160, 3 0, 5 32, 1 160, 3 0, 9 31, 9 160, 3 4 0, 0 0, 1 1, 1 0, 0 0, 1 1 32, 0 81, 4 200, 0 32, 0 81, 9 200, 0 39, 9 85, 2 200, 0 2 9, 2 68, 0 200, 0 9, 2 67, 7 200, 0 13, 1 70, 6 200, 0 3 2, 1 48, 6 200, 0 2, 1 48, 9 200, 0 4, 2 51, 3 200, 0 4 0, 1 0, 0 140, 8 0, 1 30, 2 140, 8 0, 2 31, 1 140, 5 1 8, 1 718, 2 200, 0 8, 0 719, 1 200, 0 12, 3 748, 4 200, 0 2 0, 2 188, 6 60, 7 0, 2 190, 5 60, 7 0, 2 196, 1 60, 7 3 0, 0 1, 9 1, 0 0, 0 2, 0 1, 0 4 0, 0 1, 4 1, 0 0, 0 1, 5 1, 0 1 25, 6 983, 0 200, 0 25, 4 983, 3 200, 0 46, 4 1024, 1 200, 0 2 2, 9 807, 2 200, 0 2, 9 800, 9 200, 0 7, 5 834, 9 200, 0 3 0, 0 67, 5 20, 9 0, 0 67, 1 20, 9 0, 0 69, 6 20, 9 4 0, 0 1, 8 1, 0 0, 0 1, 9 1, 0 1 53, 1 1380, 2 200, 0 53, 0 1438, 3 200, 0 76, 1 1500, 5 200, 0 2 10, 9 1146, 8 200, 0 10, 9 1139, 7 200, 0 19, 9 1209, 1 200, 0 3 1, 2 1113, 3 200, 0 1, 1 947, 5 200, 0 4, 4 1059, 0 200, 0 4 0, 0 122, 4 40, 8 0, 0 123, 3 40, 8 0, 0 130, 2 40, 8 GAP=(valor da solução factível-limite inferior)*100/limite inferior Interation= número no qual o processo termina
Os autores tiraram algumas conclusões: • Melhores soluções são obtidas quando todos Si’s se aproximam do momento de chegada do último navio; • Os problemas foram resolvidos com o limite de 200 iterações, porém nenhuma solução significante foi observada nas últimas 100 iterações; • Quando o GAP for menor que 1 significa que a solução ótima foi encontrada; • De todos os 3 problemas, o processo INDIVIDUAL permitiu menores GAP’s , identificando melhores soluções; • Embora os 3 procedimentos sejam diferentes em complexidade, não há diferença no tempo computacional entre eles; • Este artigo propõe um algoritmo para planejar a atribuição navio-berçoordem, entretanto, pode ser útil para tomar decisões em quantos berços operar.
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