Abstract:
Ce mémoire propose une approche hybride intelligente base sur les technique de l'intelligence artificielle pour améliorer le stockage des conteneurs dans les terminaux portuaires, améliorant ainsi la fluidité des opérations, la réduction des temps de manutention et l'utilisation efficace de l'espace. Face aux limitations des méthodes traditionnelles, cette approche combine un modèle de prédiction de la priorité des conteneurs, basé sur l'apprentissage automatique, avec des algorithmes bio-inspirés pour détecter le meilleur emplacement. L'intégration de la prédiction de priorité permet de prioriser les conteneurs à sortie rapide et d'optimiser leur placement dans le yard de stockage. Les simulations effectuées démontrent l'efficacité de cette approche, notamment grâce à l'algorithme gé- nétique qui a surpassé les autres méthodes testées. Cette solution hybride, adaptable à divers contextes portuaires, ouvre des perspectives prometteuses pour une gestion plus performante et efficiente des terminaux à conteneurs à l'échelle mondiale.
