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Génération de colonnes pour la résolution d'un problème d'allocation de postes d'amarrage (Berth Allocation Problem (BAP))

Identifieur interne : 000278 ( France/Analysis ); précédent : 000277; suivant : 000279

Génération de colonnes pour la résolution d'un problème d'allocation de postes d'amarrage (Berth Allocation Problem (BAP))

Auteurs : Mahdi Moeini [France] ; Sophie Michel [France] ; Serigne Gueye [France]

Source :

RBID : Hal:hal-00946338

Descripteurs français

Abstract

Nous nous intéressons ici au problème d'allocation des postes d'amarrage (ou Berth Allocation Problem (BAP)) dans un terminal portuaire. C'est un problème tactique d'importance dans la gestion portuaire car impactant directement ses performances en terme de qualité de services. Le problème consiste à trouver la "meilleure" attribution des postes d'amarrage aux navires entrant dans un terminal, permettant tout à la fois de minimiser les coûts de transfert entre navires, et les délais d'attente. Nous étudions le problème BAP en tenant compte de l'aspect temporel lié aux temps d'arrivée et de départ des navires. Nous proposons un modèle de programmation quadratique mixte sur lequel un schéma de génération de colonnes est appliqué. Des résultats numériques sur des instances générées aléatoirement seront présentés.


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Hal:hal-00946338

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Nous nous intéressons ici au problème d'allocation des postes d'amarrage (ou Berth Allocation Problem (BAP)) dans un terminal portuaire. C'est un problème tactique d'importance dans la gestion portuaire car impactant directement ses performances en terme de qualité de services. Le problème consiste à trouver la "meilleure" attribution des postes d'amarrage aux navires entrant dans un terminal, permettant tout à la fois de minimiser les coûts de transfert entre navires, et les délais d'attente. Nous étudions le problème BAP en tenant compte de l'aspect temporel lié aux temps d'arrivée et de départ des navires. Nous proposons un modèle de programmation quadratique mixte sur lequel un schéma de génération de colonnes est appliqué. Des résultats numériques sur des instances générées aléatoirement seront présentés.

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Data generation: Sat Dec 3 14:37:02 2016. Site generation: Tue Mar 5 08:25:07 2024