Abordagem metaheurística híbrida para otimização do planejamento de estiva de navios porta-contêineres

O transporte marítimo mercante desempenha um papel fundamental para a economia de uma nação, ligando a produção ao consumo. No cenário de expansão do transporte marítimo, a utilização de contêineres para organização das cargas confere maior facilidade, segurança e rapidez ao transporte, aumentando, assim, a produtividade dos terminais e dos navios. No entanto, a operação de navios porta-contêineres possui limitações de movimentação e de estabilidade que impactam no custo operacional de um terminal portuário. Como os guindastes só podem acessar as pilhas de contêineres a partir do topo, a realização de remoções desnecessárias de contêineres bloqueantes gera um custo adicional de movimentação e de tempo nas operações de carga e descarga. Desta forma, faz-se necessária a elaboração de um plano de estiva eficiente para estas atividades, minimizando tanto os remanejamentos quanto a instabilidade da embarcação. Este estudo propõe uma abordagem híbrida, elaborada através da combinação das metaheurísticas Algoritmo Genético e Busca Tabu, utilizando a codificação da solução baseada em regras, a fim de elaborar uma ferramenta computacional que faça a gestão do número de remanejamentos e da instabilidade da embarcação, que são objetivos conflitantes. Nos experimentos, as metaheurísticas puras foram comparadas ao algoritmo híbrido e os resultados comprovaram que a aplicação hibridizada apresenta uma eficiência maior do que as metaheurísticas puras. As diferentes configurações de regras assumidas mostraram que a proposta de um número maior de regras, em complemento àquelas propostas na literatura, implica em melhores resultados. Através da aplicação da abordagem com múltiplos objetivos, foi possível observar a importância de considerar a movimentação e a estabilidade no plano de estiva. Com os resultados obtidos, demonstrou-se que o uso da abordagem proposta gera soluções melhores que as encontradas até o momento na literatura.