Terminais de contêineres (TC) e sistemas logísticos em geral, estão atualmente imersos em estruturas de negócio e ambientes operacionais altamente complexos e dinâmicos. Nesse ambiente, pesquisadores e usuários das ferramentas de PO são requisitados a resolver novos tipos de problemas, que surgem a partir de uma crescente complexidade interativa entre os elementos que constituem esses sistemas. Entretanto, parece estar faltando aos tomadores de decisão ferramentas capazes de lidar com sistemas que necessitam a consideração de processos interdependentes, compostos por elementos interagindo e tomando decisões de maneira descentralizada. Neste cenário, a simulação baseada em agentes (SBA) é tida como uma ferramenta potencial para o desenvolvimento e análise de sistemas logísticos, uma vez que ela é capaz de construir análises de sistemas cujo comportamento está associado a propriedades emergentes decorrentes das interações entre seus componentes (agentes). Assim, a SBA é considerada uma possibilidade de abordagem para sistemas logísticos, capaz de tratar questões complexas ainda não tangenciadas por metodologias de simulação tradicionais. Apesar do potencial alegado, a aplicação da SBA ainda é incipiente no campo logístico, representada com baixo nível de maturidade na literatura. Dessa forma, o objetivo do trabalho é desenvolver uma aplicação SBA representando uma operação full-scale do pátio de um TC, a fim de confirmar a SBA como uma ferramenta potencial para representar sistemas logísticos , capaz de apoiar processos de tomada de decisão maduros. Com base no desenvolvimento proposto foi possível, metodologicamente e de maneira prática, avaliar a utilização de SBA, seus benefícios, dificuldades, desdobramentos técnicos e outras questões. Essa avaliação permitiu concluir que a SBA cumpre as promessas de flexibilidade, representatividade e potencial de sofisticação para representação de sistemas logísticos. Além disso, observou-se que a metodologia foi capaz de estender sua contribuição no sentido de expandir algumas das fronteiras conceituais da metodologia de simulação, tais como a discussão sobre o conceito de modelagem genérica e a integração entre simulação-otimização.

Container terminals (CTs), and logistics systems in general, are nowadays immersed in a dynamic and highly complex business and operational environment. Thus, researches and users of OR are being called to solve new types of logistics system problems, born from this growing interactive complexity between the system's elements. However, what seems to be missing in the decision-makers OR toolbox are tools able to deal with systems that need to consider several interconnected and interdepend functions and process. In this scenario, agent-based simulation (ABS) is considered to hold high promises for developing complex logistics systems, based on the fact that it is able to build analysis of systems whose behavior is associated to emergent properties deriving from interactions between its basic constituent elements (agents). ABS is considered rather a new approach for simulating systems, able to challenge more complex questions, not answered by traditional simulation methodology. Despite the advocate potential of ABS, its application still incipient within the logistic field, lacking in terms of maturity in literarture. In that way, the objective of the work is to develop an ABS application representing a full-scale CT yard management operation, in order to confirm ABS as a potential tool to represent logistics systems and support mature decision making processes. Based on the proposed development, the work is be able to conceptually, methodologically and practically evaluate the utilization of ABS - its benefits, difficulties, application unfolding, new representation boundaries and other possibilities. This evaluation allowed concluding that the ABS fulfills the high flexibility, representability and promises for logistics systems, even extending its contribution to some of the conceptual frontiers of the simulation methodology, such as generic modeling methodology discussion and simulation-optimization integration.