تُعتبر مشكلة تخصيص الأرصفة وتعيين الرافعات (Berth Allocation and Quay Crane Assignment Problem - BACAP) من التحديات الأساسية في مجال النقل البحري ولوجستيات الشحن. حيث يتمثل التحدي في تنسيق مواعيد وصول السفن، وأماكن الأرصفة، وفترات الخدمة، وتوافر الرافعات في بيئة متداخلة ومعقدة للغاية.

مع التغيرات التي قد تحدث في مواعيد الوصول، وتفاوت أوقات المناولة، وانقطاع الموارد، قد تصبح الجداول الزمنية التي تم تحسينها وفق الافتراضات الأساسية هشة عند التنفيذ. هنا يكمن أهمية دراسة استراتيجيات تحسين موثوقة (Robust Metaheuristics) لمشكلة BACAP.

على الرغم من استخدام خوارزميات تحسين تعتمد على السكان في هذا المجال، إلا أن الأبحاث الحالية تبقى مبعثرة، ولا تأخذ بعين الاعتبار التمثيلات المختلفة لعدم اليقين، ومعايير القوة، وآليات البحث. تهدف هذه الورقة إلى تقديم أول مراجعة مركزة حول تحسينات الـ BACAP تحت ظروف عدم اليقين.

تبدأ الدراسة بتلخيص مصادر عدم اليقين وتمثيل المعلومات في BACAP، ثم تنظّم الأساليب القائمة من منظور آليات العمل، بما في ذلك تمثيل الحلول وتشفيرها، والتقييم القوي والاختيار، وديناميات البحث الموجهة بالقوة، والحفاظ على الجدوى والتعافي.

كما تقدم الدراسة مجموعة معايير لمقارنة الأداء في BACAP تحت عدم اليقين، مما يدعم المقارنات التجريبية المضبوطة وتقديم نتائج توضيحية من خلال دمج خوارزميات تحسين تمثيلية مع استراتيجيات قوة مختلفة. وفي النهاية، تحدد الدراسة التحديات المفتوحة المتعلقة بتوسيع المعايير، وتصميم البحث الواعي بالقوة، ومرونة الوقت، وعدم اليقين غير الثابت.