Column Generation for the Container Relocation Problem

Container terminals offer transfer facilities to move containers from vessels to trucks, trains and barges and vice versa. Within the terminal the container yard serves as a temporary buffer where incoming containers are piled up in stacks. Only the topmost container of each stack can be accessed. If another container has to be retrieved, containers stored above it must be relocated first. Containers need to be transported to a ship or to trucks in a predefined sequence as fast as possible. Generally, this sequence does not match the stacking order within the yard. Therefore, a sequence of retrieval and relocation movements has to be determined that retrieves containers from the bay in the prescribed order with a minimum number of relocations. This problem is known as the container relocation problem. We apply an exact and a heuristic column generation approach to this problem. First results are very promising since both approaches provide very tight lower bounds on the minimum number of relocations

Combinaison d'un système de rendez-vous avec le problème d'affectation de ressources dans un terminal à conteneurs

The connection of a container terminal to its hinterland is a key area for competition. Therefore, more and more attention is paid to the service quality of inland transport modes such as trucks, trains and barges. An effcient allocation of internal material handling resources and the use of new strategies, such as truck appointment systems, can reduce the time vehicles spend at the terminal. We propose a mixed integer linear programming model, based on a network flow representation of the terminal, to determine the number of appointments to accept per time slot and an allocation of internal resources minimizing service times of trains and barges simultaneously. By comparing container terminals with and without appointment systems, we show that a truck appointment system is beneficial for trucks as well as for trains and barges

Branch and price approach for the container relocation problem

Container terminals offer transfer facilities to move containers from vessels to trucks, trains and barges and vice versa. Incoming containers are not immediately loaded on an outgoing vehicle, but stored in the yard for up to several days. The yard is divided into blocks with several bays consisting of stacks and tiers. Figure 1 illustrates these terms. Terminals stack containers to use their scare land efficiently. Only the topmost container of each stack can be accessed directly. If another container has to be retrieved, containers above have to be relocated. These unproductive moves cannot be avoided completely as little information about future retrievals is known when a container is stored. But, poor yard management increases the number of relocations and the time needed to retrieve containers. Thereby, it decreases the overall productivity of the terminal. The container (or block) relocation problem consists in minimizing the number of relocations during the retrieval process. The container relocation problem is shown to be NP-hard. We present a branch and price procedure to solve the problem exactly

Affectation optimisée des ressources de déchargement/chargement et de transport dans un terminal à conteneurs multimodal

Nous présentons un programme linéaire mixte pour représenter un terminal à conteneur pour déterminer une affectation de ressources optimisée afin de minimiser les délais des modes de transport terrestre tout en respectant les délais imposés des navires

Gestion des opérations dans les terminaux à conteneurs à l’aide de technologies de l’information avancées

Container terminals use intelligent freight technologies (e.g., EDI, RFID and GPS) to exchange data with their partners, to locate containers and equipment within the terminal, and to automate tasks. This thesis illustrated, via two examples, how this data may be used to optimize operations at the terminal.The first part uses information on announced volumes to allocate internal handling equipment. The objective is to minimize overall delays at the terminal. The problem is represented as a network flow problem and implemented as a linear mixed integer programming model. A case study for a terminal at the Grand Port Maritime de Marseille is carried out. We also showed that combining the allocation problem with the dimensioning of a truck appointment system may reduce overall delays at the terminal. The second part uses information on announced container retrievals and container positions to improve retrieval operations. The objective is to retrieve containers from a bay in a given sequence with a minimum number of parasite relocations. We improve an existing binary programming model and introduce an exact branch and price approach - with a binary subproblem and two variants of an enumerative subproblem - and a heuristic branch and price approach - with a heuristic subproblem. The exact approach solves only small instances; the heuristic approach performs well on several instances, but should be improved further. We also deal with a dynamic version of the problem where the retrieval order becomes revealed over time and evaluate different relocation strategies for this case.Les terminaux à conteneurs utilisent les nouvelles technologies (EDI, RFID et GPS) pour échanger des données avec leurs partenaires, pour localiser les conteneurs et leurs équipements dans le terminal, et pour automatiser des tâches. Dans cette thèse, nous montrons comment ces informations peuvent être utilisées dans la gestion des opérations.La première partie utilise les informations sur les volumes annoncés pour affecter des ressources internes dans le but de minimiser le retard global au terminal. Nous représentons cette problématique à l'aide d'un problème de flot que nous implémentons comme programme linéaire mixte. Une étude de cas est réalisée pour un terminal du Grand Port Maritime de Marseille. En outre, nous combinons le problème d'affectation de ressources avec le dimensionnement d'un système de rendez-vous. Ceci permet de minimiser le retard global.La deuxième partie utilise les informations sur les conteneurs à retirer et leurs emplacements pour optimiser le déstockage. Le but est de retirer tous les conteneurs d'une rangée en minimisant le nombre de repositionnements parasites. Nous améliorons un modèle binaire, proposons une approche exacte de type branch and price - avec un sous-problème binaire et deux variantes d'un sous-problème énumératif - et en dérivons une approche heuristique - avec un sous-problème heuristique. L'approche exacte ne résout que les petites instances ; l'approche heuristique obtient des résultats satisfaisants mais devra être améliorée. Nous nous intéressons aussi à la version dynamique du problème où les informations sur les conteneurs à retirer arrivent petit à petit et comparons différentes stratégies de repositionnement

A branch and price approach for the container relocation problem

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Benefits of a truck appointment system on the service quality of inland transport modes at a multimodal container terminal

International audienceThe connection of a container terminal to its hinterland is a key area for competition. Therefore, more and more attention is paid to the service quality of inland transport modes such as trucks, trains and barges. An efficient allocation of internal material handling resources and the use of new strategies, such as truck appointment systems, can reduce the time vehicles spend at the terminal. We propose a mixed integer linear programming model, based on a network flow representation of the terminal, to determine the number of appointments to accept per time slot and an allocation of internal resources minimizing service times of trains and barges simultaneously. By comparing container terminals with and without appointment systems, we show that a truck appointment system is beneficial for trucks as well as for trains and barges

Benefits of a truck appointment system on the service quality of inland transport modes at a multimodal container terminal

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L'impact de la disponibilité et de la fiabilité des informations sur le nombre de repositionnements dans un terminal à conteneurs

International audienceDans cette présentation, nous nous intéressons aux mouvements inutiles de conteneurs dans les terminaux à conteneurs. Dans ces terminaux, les conteneurs sont empilés de manière à mieux utiliser la surface disponible. Par conséquent, seuls les conteneurs en haut des piles peuvent être enlevés directement. Si un autre conteneur doit être enlevé, les conteneurs le surmontant doivent être repositionnés au préalable. Le terminal souhaite minimiser le nombre de ces repositionnements parasites. Le Container Relocation Problem (CRP) a été introduit dans la littérature, et adressé par plusieurs auteurs (p.ex., Caserta et al. (2012), Zhu et al. (2012), ...), pour répondre à cette problématique, en se limitant à une rangée du parc à conteneurs et sous l'hypothèse que l'ordre d'enlèvement des conteneurs est connu. En pratique cependant, le terminal ne connait généralement pas cet ordre, surtout pour les conteneurs à charger sur des camions. Pour cette raison, nous introduisons ici une version dynamique du problème où l'ordre d'enlèvement des conteneurs n'est pas connu dès le début, mais révélé dans le temps. Au cours de cette présentation, différentes variantes du problème seront discutées et différents résultats théoriques et empiriques présentés, permettant de mieux comprendre l'impact de la disponibilité et de la fiabilité des informations sur le nombre de repositionnements. Caserta et al. (2012). A mathematical formulation and complexity considerations for the blocks relocation problem, European Journal of Operational Research 219: 96-104. Zhu et al. (2012). Iterative deepening A* algorithms for the container relocation problem, IEEE Transactions on Automation Science and Engineering 9: 710-722.</p

An algorithm with performance guarantee for the Online Container Relocation Problem

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