Mestrado Bolonha em Métodos Quantitativos para a Decisão Económica e EmpresarialA alocação de navios nos cais marítimos é uma das principais tarefas do processo de gestão de um porto marítimo. Por essa razão, o número de estudos relacionados com o problema de alocação de navios aumentou drasticamente nos últimos anos. A resolução deste problema permite ao porto marítimo melhorar a eficiência de utilização do seu cais, a satisfação dos clientes e aumentar o rendimento do próprio porto, conduzindo assim a um aumento da sua competitividade. Tendo em conta que o problema de alocação de navios do tipo contínuo é considerado um problema NP-difícil, foram tidas em consideração três heurísticas construtivas que, dada uma sequência de inserção, inserem os navios no diagrama tempo-espaço que representa graficamente qualquer solução admissível do problema de alocação de navios. Duas dessas heurísticas, Upper Allocation e Intermedium Allocation, foram desenvolvidas com base na tradicional heurística Bottom-Left. Apesar das heurísticas construtivas desenvolvidas permitirem obter rapidamente uma solução admissível para o problema de alocação de navios e, em particular, a heurística Upper Allocation melhorar os resultados obtidos pela heurística tradicional Bottom-Left, estas não possuem parâmetros aleatórios que permitam obter diferentes soluções. Posto isto, foram desenvolvidas duas metaheurísticas, a Squeaky Wheel Optimization e a Tabu Search with Full Memory, cujo principal objetivo consiste em obter melhores soluções através da construção de diferentes sequências de inserção. Com base nos resultados computacionais obtidos, concluiu-se que a metaheurística Tabu Search with Full Memory apresentou melhores resultados do que a metaheurística Squeaky Wheel Optimization, quer para instâncias de pequena e média dimensão quer para instâncias de maior dimensão.The allocation of ships to maritime quays is considered one of the main tasks in the management process of a seaport. As a result, the number of studies related to the berth allocation problem has therefore drastically increased. Solving this problem allows the seaport to improve the efficiency of its quay utilisation, improve customer satisfaction and increase the income of the port itself, thus leading to an increase on its competitiveness. Bearing in mind that the berth allocation problem is considered NP-hard, three constructive heuristics were considered with the aim of, given an insertion sequence, inserting the ships into the time-space diagram that graphically represents any feasible solution to the berth allocation problem. Two of the heuristics, Upper Allocation and Intermedium Allocation, were developed based on the traditional Bottom-Left heuristic. Although the constructive heuristics developed make it possible to quickly obtain a feasible solution to the berth allocation problem and, in particular, the Upper Allocation heuristic improves the results obtained by the traditional Bottom-Left heuristic, they do not have random parameters that allow different solutions to be obtained. That said, two metaheuristics were developed, Squeaky Wheel Optimisation and Tabu Search with Full Memory, whose main objective is to obtain better solutions by constructing different insertion sequences. Based on the computational results, it was concluded that the Tabu Search with Full Memory metaheuristic obtained better results than the Squeaky Wheel Optimisation metaheuristic, both for small and medium instances and for larger instances.info:eu-repo/semantics/publishedVersio
