Solving integrated berth allocation and crane assignment problem using a tabu search metaheuristic

Abstract

Konteyner taşımacılığı ve limanlardaki konteyner trafiği son yıllarda büyük artış göstermiştir. Artan talebi ve deniz taşımacılığı yapan şirketlerin beklentilerini karşılayabilmek amacıyla, liman işletmeleri ellerindeki kısıtlı kaynakları etkili bir şekilde kullanmak zorundadırlar. Bu çalışmanın asıl konusu bütünleşik kıyı operasyonlarının yönetilmesidir. Sonuç olarak, bu çalışmada bütünleşik rıhtım ve vinç sayısı atama problemi (RAVAP) ile bütünleşik rıhtım ve özellikli vinç atama problemi (RAÖVAP) olmak üzere iki model verilmiştir. RAVAP için önerilen tabu arama (TA) algoritması ve yerel iyileştirme yöntemleri gemilerin geliş sıklığını değiştirerek elde edilen 3 farklı veri grubuyla denenmiştir. Bir RAVAP çözümünün çizge gösterimi üzerinde en kısa yol problemi çözülerek bir vinç çizelgesi elde edilebilir. Bundan hareketle, RAVAP için önerilen TA algoritması en kısa yol problemini de içine dahil ederek RAÖVAP için bir çözüm yöntemine dönüştürülmüştür. RAÖVAP için önerilen TA algoritması daha önce bahsedilen veri grupları üzerinde denenmiştir.

The volume of container transportation and the throughput rate at terminals has been increased vastly in recent years. Container terminal operators have to utilize their limited resources efficiently in order to cope with the rising demand while satisfying the expectations of vessel operators. The management of integrated quayside operations is the primary concern of this study. Hence, two models one of which integrates berth allocation and quay crane (number) assignment problems (BACAP), and the other unifies berth allocation and specific quay crane assignment problems (BACASP) are provided. A tabu search algorithm and local improvement procedures are implemented to solve BACAP and the method is tested on 3 different instance groups which are generated where vessels arrive with changing frequencies. A quay crane schedule is obtained by solving the shortest path problem on the graph representation of a BACAP solution. As a consequence, TS algorithm given for BACAP is modified to a solution method for BACASP by incorporating the shortest path problem into the metaheuristic. The TS algorithm for BACASP is justified on the test instances which are previously generated for BACAP.