Note publique d'information : Dans cette thèse, nous présentons deux problèmes de gestion portuaire : le problème
de stockage et celui du transfert de conteneurs par des cavaliers gerbeurs. Pour les
deux problèmes traités, nous avons réalisé une étude théorique approfondie, une nouvelle
modélisation mathématique, une analyse algorithmique et une résolution numérique en
développant des codes numériques adéquats. Nous avons visé deux objectifs : aborder
le problème de stockage de conteneurs (PSC) et le problème du transfert en proposant
de nouvelles formulations mathématiques et des algorithmes performants pour la résolution
de ces problèmes connus comme problèmes NP-difficiles. Le premier objectif consiste
à assurer un plan de stockage efficace et à optimiser le transfert des conteneurs
en minimisant les distances parcourues entre les navires et les positions de stockage
programmées pour ces conteneurs. Le modèle développé a été résolu par une méthode
exacte (méthode de séparation et évaluation) et des méthodes méta-heuristiques (recuit
simulé (RS), algorithme génétique (AG), algorithmes hybrides entre l’AG et le RS,
un algorithme de colonie de fourmis). Le deuxième objectif consiste à aborder le problème
du transfert des conteneurs par des cavaliers gerbeurs et cela, en proposant aux autorités
portuaires une liste optimale de transbordement des conteneurs et l’itinéraire optimal
de chaque cavalier gerbeur pour chaque mission et pour chaque période de travail.
Le modèle ainsi développé a été résolu par une méthode exacte (séparation et évaluation)
et des méta-heuristiques (recuit simulé et algorithme génétique). Des résultats numériques
sont présentés pour montrer l’efficacité de nos approches.
Note publique d'information : In this thesis, we present two problems of port management: the storage problem and
that of transfer of containers by straddle carriers. For these problems, we realized
a theoretical study completes a new mathematical modeling, an algorithmic analysis
and a numerical resolution by developing adequate numerical codes. We aim to achieve
two objectives: to address the problem of storage of containers (PSC) and the transfer
problem by proposing new mathematical formulations and efficient algorithms for solving
these problems known as NP-Hard problems. The first objective is to provide an effective
storage plan and optimize the transfer of containers by minimizing the distances between
ships and storage positions of containers. The model developed was solved by an exact
method (Branch and Bound Method) and meta-heuristics methods (Simulated Annealing
(SA), Genetic Algorithms (GA), hybrid algorithms between GA and SA, and an Ant Colony
Algorithm (ACA)). The second objective is to provide the optimal container transshipment
and the shortest paths for each straddle carrier to port authorities. The model developed
was solved by an exact method (branch and bound) and meta-heuristics (simulated annealing
and genetic algorithm). Numerical results are presented to show the efficiency of
our approaches.
paprika.idref.fr
data.idref.fr
Documentation
