Solutions globales d'optimisation robuste pour la gestion dynamique de terminaux à conteneurs

par Xavier Schepler

Thèse de doctorat en Informatique et mathématiques appliquées

Sous la direction de Éric Sanlaville.

Le président du jury était Nathalie Bostel.

Le jury était composé de Maciej Drozdowski, Mohamed Didi Biha, Sophie Michel, Stefan Balev.

Les rapporteurs étaient Dominique Feillet.


  • Résumé

    Cette thèse s’intéresse au cas d’un port maritime dans lequel des terminaux à conteneurs coopèrent afin de fournir un meilleur service global. Pour coordonner les opérations entre les terminaux, un modèle et plusieurs méthodes de résolution sont proposés. L’objectif est de minimiser les temps de rotation des navires aux longs cours, des navires caboteurs, des barges fluviales et des trains. Une solution au modèle fournit une affectation des véhicules de transport de conteneurs aux terminaux, ce qui inclue les camions, ainsi qu’une allocation de ressources et des intervalles temporels pour leurs prises en charge et pour celles de leurs conteneurs. Pour obtenir des solutions au modèle, une formulation du problème comme un programme linéaire en variables mixtes est proposée, ainsi que plusieurs heuristiques basées sur la programmation mathématique. Une méthode de planification en horizon glissant est introduite pour la gestion dynamique avec prise en compte des incertitudes. Des expériences numériques sont conduites avec des milliers d’instances réalistes variées, dont les résultats indiquent la viabilité de notre approche. Des résultats démontrent qu’autoriser la coopération entre terminaux augmente significativement la performance du système.

  • Titre traduit

    Global robust optimization solutions for dynamic management of container terminals


  • Résumé

    This thesis deals with the case of a maritime port in which container terminals are cooperating to provide better global service. In order to coordinate operations between the terminals, a model and several solving methods are proposed. The objective is to minimize turnaround times of mother and feeder vessels, barges and trains. A solution to the model provides an assignment of container-transport vehicles to the terminals, including trucks, as well as an allocation of resources and time intervals to handle them and their containers. To obtain solutions to the model, a mixed-integer programming formulation is provided, as well as several mathematical programming based heuristics. A rolling horizon framework is introduced for dynamic management under uncertainty. Numerical experiments are conducted on thousands of various realistic instances. Results indicate the viability of our approach and demonstrate that allowing cooperation between terminals significantly increases the performance of the system.


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