| Attributes | Values |
|---|
| type
| |
| Thesis advisor
| |
| Author
| |
| alternative label
| - Modern techniques of combinatorial optimization for solving port problems
|
| dc:subject
| - Thèses et écrits académiques
- Optimisation combinatoire
- Conteneurisation
- Problèmes de tournées de véhicules
- Conteneurs -- Stockage
- Méthodes méta-heuristiques
- Problème de tournées de véhicules
|
| preferred label
| - Les techniques modernes de l’optimisation combinatoire pour la résolution de problèmes d’optimisation dans les terminaux portuaires à conteneurs
|
| Language
| |
| Subject
| |
| dc:title
| - Les techniques modernes de l’optimisation combinatoire pour la résolution de problèmes d’optimisation dans les terminaux portuaires à conteneurs
|
| Degree granting institution
| |
| note
| - 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.
- 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.
|
| dc:type
| |
| http://iflastandar...bd/elements/P1001
| |
| rdaw:P10219
| |
| has content type
| |
| is primary topic
of | |
| is rdam:P30135
of | |
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)
