Optimizing Container Loading and Unloading through Dual-Cycling and Dockyard Rehandle Reduction Using a Hybrid Genetic Algorithm
Cet article propose un algorithme génétique hybride (QCDC-DR-GA) qui intègre le double cycle des grues à quai avec la minimisation des manutentions répétitives sur le terre-plein afin d'optimiser globalement la manipulation des conteneurs, démontrant une réduction de 15 à 20 % du temps total d'opération pour les grands navires par rapport aux méthodes isolées existantes.
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Les ports sont les portes d'entrée bouillonnantes par lesquelles les marchandises du monde entier passent des navires à la terre et inversement. Au cœur de cette opération se trouvent des grues massives qui soulèvent de lourds conteneurs pour les déposer des navires sur le quai, ou vice versa. Pendant des décennies, la méthode standard de fonctionnement de ces grues était un processus séquentiel simple : la grue déchargeait complètement une section du navire, revenait à vide sur le quai, et ne commençait ensuite qu'à charger de nouveaux conteneurs sur le navire. Cette méthode, appelée cycle simple, signifiait que la grue passait un temps considérable à faire des allers-retours sans transporter de charge, ce qui constituait essentiellement une perte de temps et de carburant. Une approche plus efficace, appelée cycle double, permet à la grue de ramasser un conteneur à décharger tout en préparant simultanément un conteneur à charger, afin qu'elle ne voyage jamais à vide. Cependant, pour que cela fonctionne harmonieusement, une planification minutieuse est nécessaire. Si la grue décharge les conteneurs dans un ordre spécifique pour maximiser ces mouvements doubles efficaces, elle pourrait par inadvertance créer un désordre sur le quai. Pour charger le conteneur suivant, les travailleurs pourraient devoir fouiller dans une pile d'autres boîtes pour trouver celle dont ils ont besoin, un processus chronophage appelé manutention supplémentaire. Pendant longtemps, les planificateurs portuaires ont traité ces deux défis — la façon dont la grue se déplace et la façon dont les conteneurs sont empilés sur le quai — comme des problèmes distincts à résoudre l'un après l'autre.
Une équipe de chercheurs du Bangladesh et des États-Unis a développé une nouvelle façon de résoudre ces problèmes ensemble. Ils ont créé un algorithme informatique qui ne se contente pas d'examiner l'emploi du temps de la grue ou la disposition du quai de manière isolée, mais qui les traite comme un puzzle unique et interconnecté. Les chercheurs ont réalisé que l'ordre dans lequel une grue décharge un navire dicte directement quels conteneurs sont nécessaires sur le quai et selon quelle séquence. Si le quai n'est pas organisé pour correspondre à cette séquence spécifique, la grue est contrainte d'attendre ou de déplacer des conteneurs supplémentaires, annulant ainsi le temps gagné grâce au cycle double efficace. Pour tester cela, l'équipe a construit un algorithme génétique hybride, un type de programme informatique inspiré de la sélection naturelle qui fait évoluer de meilleures solutions au fil de nombreuses générations. Au lieu d'utiliser une liste unique d'instructions, leur programme utilise une approche à deux niveaux : une partie gère la séquence de déchargement du navire, tandis que l'autre gère l'arrangement des conteneurs sur le quai. Ces deux parties évoluent ensemble, s'ajustant constamment pour trouver une combinaison où la grue se déplace efficacement et où le quai nécessite un minimum de fouille.
Les chercheurs ont testé leur méthode par rapport à quatre stratégies existantes à l'aide de simulations de six tailles de navires différents, allant de petits navires à de massifs porte-conteneurs ultra-larges. Dans chaque scénario, leur nouvel algorithme a surpassé les anciennes méthodes. Comparé aux meilleures techniques existantes, l'approche nouvelle a réduit le temps total requis pour charger et décharger un navire jusqu'à 30,1 pour cent, avec une amélioration moyenne d'environ 20 pour cent pour les plus grands navires. Des tests statistiques ont confirmé que ces améliorations n'étaient pas dues au hasard, mais étaient un résultat réel de la nouvelle méthode. L'étude a montré que tenter d'optimiser séparément l'emploi du temps de la grue et la disposition du quai conduit à des résultats sous-optimaux ; les deux décisions sont trop étroitement liées pour être traitées indépendamment. En les résolvant simultanément, l'algorithme a trouvé des calendriers qui étaient nettement plus rapides et nécessitaient beaucoup moins de mouvements de conteneurs inutiles.
Ce travail suggère que les ports peuvent devenir beaucoup plus efficaces sans construire de nouvelles infrastructures ou acheter de nouveaux équipements coûteux. La solution repose entièrement sur une meilleure planification et des logiciels. Les chercheurs ont démontré qu'en réorganisant la façon dont les conteneurs sont empilés sur le quai pour correspondre au rythme de déchargement de la grue, les ports peuvent réduire considérablement le temps d'attente des navires au terminal. Cela est particulièrement important à mesure que les navires continuent de croître, transportant des dizaines de milliers de conteneurs. L'algorithme fonctionne en décomposant le navire en sections gérables, en résolvant le puzzle pour chaque section, puis en combinant les résultats. Les conclusions indiquent que cette approche intégrée pourrait faire économiser des millions de dollars en coûts opérationnels et en carburant aux ports, tout en accélérant le flux mondial de marchandises. L'étude conclut que l'avenir de l'efficacité portuaire ne réside pas dans des améliorations isolées, mais dans des algorithmes qui comprennent la danse complexe entre le navire, la grue et le quai comme un système unique et unifié.
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