Zamanla Değişen Su Derinliği Dikkate Alınarak İskele Tahsisi İçin Bulanık Programlama Modeli ve Algoritması Üzerine Araştırma

Büyük gemiler için gelgit zamanlaması neden önemli

Modern konteyner gemileri giderek daha büyük ve ağır hale geliyor, oysa limanlar deniz seviyesinin gelgitlerle yükselip alçaldığı yerlere kuruluyor. Bu, bir saatte limana güvenle girebilecek bir geminin birkaç saat sonra dip sürtmesi riski olduğu anlamına geliyor. Bu makale çok pratik bir soruyu ele alıyor: su derinliği ve işletme koşulları sürekli değişirken ve kısmen belirsizken, limanlar hangi geminin hangi iskeleyi ne zaman kullanacağını nasıl kararlaştırmalı ki gemiler hızlı girip çıkabilsin?

Yoğun rıhtımlar ve sınırlı park alanları

Bir konteyner terminalindeki iskeleler, gemilerin bağlanıp yük boşaltıp yüklediği mendirek boyunca park yerleri gibidir. İskeleler iyi kullanılırsa gemiler açıkta daha az bekler, kargo daha hızlı hareket eder ve liman daha çok kazanç sağlar. Ancak gerçek hayatta mükemmel planlamanın önüne birçok şey çıkar: fırtınalar, ekipman arızaları, nakliyecilerden eksik bilgiler ve her şeyden önce deniz seviyesinin değişimi. Derin su çeken büyük gemiler yalnızca belirli mendirek bölümlerinde su yeterince derin olduğunda yanaşabilir ve kendi güvertelerine göre draftları yük boşaltma/doldurma ile değişir. Yazarlar, gemilerin herhangi bir noktaya yanaşabileceği sürekli bir kıyı şeridi ve gün boyunca su derinliğini yükseltip alçaltan bir gelgit altında bu çok gerçekçi duruma odaklanıyorlar.

Dağınık bir dünyayı çözülebilir plana dönüştürmek

Bu karmaşıklıkla başa çıkmak için araştırmacılar iskele tahsisini devasa bir zamanlama bulmacası gibi ele alan matematiksel bir model kuruyorlar. Zaman kısa adımlara bölünüyor ve her bir gemi-iskele-başlangıç zamanı kombinasyonu ya kullanılıyor ya da kullanılmıyor. Amaç, gemilerin limanda geçirdiği toplam zamanı, önemleri veya maliyetleriyle ağırlıklandırılarak en aza indirmek. Belirsizliğin ele alınış biçimi ise kilit bir fark yaratıyor. Gemi draftı gibi etkenler için kesin olasılıklar varsaymak yerine, bulanık programlama denilen bir teknik kullanılıyor. Burada belirsiz büyüklükler keskin sayılarla değil, güvenilirlik dereceleri olan aralıklarla tanımlanıyor. Model, her geminin draft gereksiniminin seçilen bir güven düzeyiyle karşılanmasını şart koşarken, toplam limanda kalma süresini olabildiğince düşük tutmaya çalışıyor.

Kaba kuvvet yerine akıllı arama

Port yoğunlaştıkça mümkün olan iskele-zaman-gemi kombinasyonlarının sayısı patladığı için bunların hepsini denemek imkansız hale geliyor. Bu yüzden ekip iki doğadan esinlenmiş arama yöntemine yöneliyor: bir genetik algoritma ve bir benzetimli tavlama algoritması. Her ikisi de her iskelede gemilerin nasıl sıralanabileceğine dair başlangıç tahmininden başlıyor ve bu tahmini kademeli olarak geliştiriyor. Genetik algoritma, her tam planı bir dizge olarak kodlayıp daha iyi çözümleri desteklemek için bu dizgeleri seçip karıştırıp mutasyona uğratarak evrimsel bir süreci taklit ediyor. Buna karşılık benzetimli tavlama metalin soğumasını taklit ediyor: erken aşamalarda yerel duraklardan kaçmak için ara sıra daha kötü çözümleri kabul ediyor, ancak “soğudukça” daha seçici hale geliyor. Yazarlar ayrıca bu sezgisel yöntemleri, daha küçük vakalar için matematiksel olarak optimal çözümler bulabilen ticari bir kesin çözücü (CPLEX) ile karşılaştırıyorlar.

Testler performans hakkında ne gösteriyor

Araştırmacılar farklı sayıda gemi ve iskele içeren bir dizi gerçekçi test senaryosu oluşturup üç yaklaşıma da uyguluyorlar. Küçük problemler için kesin çözücü hızlıca en iyi çözümü buluyor ve hem genetik hem de benzetimli tavlama yöntemleri bunu yakalıyor. Gemi ve iskele sayısı arttıkça kesin çözücü makul sürede yavaşlıyor veya bitiremezken, sezgisel yöntemler hâlâ yüksek kaliteli planlar üretiyor. Orta ölçekli vakalarda çözümleri en iyi bilinen cevapların birkaç puan içinde. En büyük vakalarda genetik algoritma sıklıkla kesin çözücünün zaman aşımına uğramadan ulaşabildiğinden daha iyi çözümler buluyor ve bunu benzetimli tavlamadan daha kısa sürede yapıyor. Draft limitlerini karşılama konusunda gereken güven düzeyi kademeli olarak sıkılaştırıldığında yapılan duyarlılık çalışması, toplam zaman maliyetinin yalnızca hafifçe arttığını ve ayrıntılı iskele planlarının hemen hemen değişmediğini gösteriyor; bu da modelin kararlı ve sağlam olduğunu düşündürüyor.

Gerçek limanlar için anlamı nedir

Basitçe söylemek gerekirse, çalışma, gelgitin yükselip alçalmasını ve gerçek dünya verilerinin bulanıklığını dikkate alan iskele programları tasarlamanın mümkün olduğunu; bunun liman planlamasını kilitlemeden yapılabileceğini gösteriyor. Gelgit farkındalıklı modelin, belirsiz draftların bulanık ele alınmasının ve hızlı arama algoritmalarının birleşimi sayesinde yöneticiler, koşullar değiştiğinde güvenilebilecek kadar muhafazakar ve aynı zamanda verimli iskele planları üretebilirler. Çalışma, limanların daha büyük gemilerle başa çıkmalarına, bekleme sürelerini ve yakıt kullanımını azaltmalarına ve nihayetinde daha güvenilir ve sürdürülebilir deniz lojistiğine doğru ilerlemelerine yardımcı olabilecek daha akıllı, daha otomatik araçlara işaret ediyor.

Atıf: 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

Anahtar kelimeler: iskele tahsisi, gelgit limanları, bulanık optimizasyon, genetik algoritmalar, deniz lojistiği