Recherche sur un modèle de programmation floue et un algorithme pour l’affectation des postes à quai en tenant compte de la variation temporelle de la profondeur d’eau

Pourquoi synchroniser avec les marées importe pour les gros navires

Les porte-conteneurs modernes sont de plus en plus grands et lourds, tandis que les ports sont construits dans des zones où le niveau de la mer monte et descend avec les marées. Cela signifie qu’un navire qui peut entrer en toute sécurité dans un port à une heure donnée peut frotter le fond quelques heures plus tard. Cet article pose une question très pratique : comment les ports peuvent-ils décider quel navire utilise quel poste à quai, et à quel moment, pour que les bâtiments entrent et sortent rapidement, alors que la profondeur d’eau et les conditions d’exploitation varient constamment et demeurent partiellement incertaines ?

Quais fréquentés et places de stationnement limitées

Les postes d’un terminal à conteneurs ressemblent à des places de stationnement le long d’une jetée où les navires s’amarrent pour charger et décharger. Si les postes sont bien utilisés, les navires passent moins de temps à attendre au large, les marchandises circulent plus rapidement et le port génère davantage de recettes. Mais en pratique, de nombreux facteurs empêchent une planification parfaite : tempêtes, pannes d’équipement, informations incomplètes des compagnies maritimes et surtout la variation du niveau de la mer. Les gros navires au fort tirant d’eau ne peuvent s’approcher que lorsque la profondeur est suffisante le long d’un tronçon de quai donné, et leur tirant d’eau varie lui-même au fur et à mesure du chargement et du déchargement des conteneurs. Les auteurs se concentrent sur ce cadre très réaliste : un tronçon continu de littoral où les navires peuvent accoster en n’importe quel point, soumis à une marée qui fait fluctuer la profondeur d’eau tout au long de la journée.

Transformer un monde chaotique en un plan solvable

Pour gérer cette complexité, les chercheurs construisent un modèle mathématique qui traite l’affectation des postes comme un immense puzzle d’ordonnancement. Le temps est découpé en courtes étapes, et chaque combinaison possible navire–poste–heure de départ est soit utilisée soit non utilisée. L’objectif est de minimiser le temps total passé par les navires au port, pondéré selon leur importance ou leur coût. Un élément clé est la manière dont l’incertitude est traitée. Plutôt que de supposer des probabilités exactes pour des facteurs tels que le tirant d’eau des navires, ils utilisent une technique appelée programmation floue. Ici, les grandeurs incertaines sont décrites non pas par des nombres nets mais par des intervalles assortis de degrés de crédibilité. Le modèle impose alors que l’exigence de tirant d’eau de chaque navire soit satisfaite avec au moins un niveau de confiance choisi, tout en conservant l’objectif de limiter autant que possible le temps total passé au port.

Recherche intelligente plutôt que force brute

Parce que le nombre de combinaisons navire–poste–heure explose à mesure que le port devient plus fréquenté, il est impossible de toutes les tester. L’équipe recourt donc à deux méthodes de recherche inspirées de la nature : un algorithme génétique et un recuit simulé. Les deux partent d’une proposition initiale de séquencement des navires sur chaque poste, puis améliorent progressivement cette supposition. L’algorithme génétique imite l’évolution en encodant chaque plan complet sous forme de chaîne, puis en sélectionnant, croisant et mutant ces chaînes pour favoriser les meilleures solutions. Le recuit simulé, en revanche, imite le refroidissement des métaux : il accepte parfois des solutions moins bonnes au début pour échapper aux impasses, puis devient plus exigeant à mesure qu’il « refroidit ». Les auteurs comparent également ces méthodes heuristiques à un solveur exact commercial (CPLEX) capable de trouver des réponses mathématiquement optimales pour des cas de petite taille.

Ce que révèlent les tests sur les performances

Les chercheurs générèrent une série de scénarios de test réalistes avec différents nombres de navires et de postes, puis exécutèrent les trois approches. Pour les petits problèmes, le solveur exact trouve rapidement la meilleure solution, et les méthodes génétique et de recuit simulé l’égalisent. À mesure que le nombre de navires et de postes augmente, le solveur exact ralentit ou ne parvient pas à terminer dans un délai raisonnable, tandis que les heuristiques fournissent encore des plans de haute qualité. Dans les cas de taille moyenne, leurs solutions sont à quelques pourcents des meilleures réponses connues. Dans les plus grands cas, l’algorithme génétique trouve souvent de meilleures solutions que celles atteignables par le solveur exact avant son dépassement de temps, et le fait en moins de temps que le recuit simulé. Une étude de sensibilité qui resserre progressivement le niveau de confiance requis pour respecter les limites de tirant d’eau montre que le coût temporel total n’augmente que légèrement et que les plans détaillés d’affectation changent peu, ce qui suggère que le modèle est stable et robuste.

Ce que cela signifie pour les ports réels

En termes simples, l’étude montre qu’il est possible de concevoir des plans d’affectation des postes qui tiennent compte des marées et de l’imprécision des données du monde réel, sans paralyser la planification portuaire. En combinant un modèle conscient des marées, un traitement flou des tirants d’eau incertains et des algorithmes de recherche rapides, les répartiteurs peuvent générer des plans de poste à la fois efficaces et suffisamment prudents pour être fiables lorsque les conditions évoluent. Ce travail ouvre la voie à des outils plus intelligents et plus automatisés qui pourraient aider les ports à accueillir de plus gros navires, réduire les temps d’attente et la consommation de carburant, et, au final, progresser vers une logistique maritime plus fiable et plus durable.

Citation: Liu, D., Li, B., Li, M. et al. Research on a fuzzy programming model and algorithm for berth allocation considering time-varying water depth. Sci Rep 16, 9580 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-025-27537-1

Mots-clés: affectation des postes à quai, ports à marée, optimisation floue, algorithmes génétiques, logistique maritime