Strategic tramp fleet planning for maritime decarbonization: a scenario-based approach

The maritime transport sector accounts for over 80% of global trade volumes, with dry bulk tramp operators playing a central role in the intercontinental movement of raw materials. Growing regulatory and market pressure toward decarbonization, driven by IMO targets and increasing carbon pricing, poses new strategic and operational challenges for fleet management. This thesis addresses the Stochastic Tramp Fleet Renewal and Retrofit Problem (STFRRP), extending the deterministic formulation by Tamburini et al. (2026) into a two-stage stochastic optimization framework to explicitly account for fuel price uncertainty. First-stage decisions (fleet composition, vessel purchases, retrofits, and divestments over the period 2025–2059) are made before the realization of uncertain fuel price trajectories, while second-stage tactical and operational decisions adapt to the observed scenario. The model integrates a binary path-based formulation with non-anticipativity constraints, solved through a hybrid exact-heuristic method combining Benders decomposition with nested Delayed Column Generation and a Consensus Fixing heuristic, which progressively reduces the search space while preserving solution interpretability and enabling near-linear scalability with the number of scenarios. Computational experiments across three instance groups and three regulatory configurations show that, without constraints, operators rationally converge to VLSFO fleets; the introduction of emission hard caps triggers a structured transition with bio-methanol as the bridge fuel and e-ammonia as the long-term dominant technology. The profit reduction from unconstrained to IMO-compliant scenarios ranges from 30% to 70% depending on route structure, confirming that route diversification is a key competitive factor in the energy transition. The proposed framework provides both rigorous methodological advances in stochastic maritime optimization and actionable guidance for shipowners navigating the energy transition under uncertainty.

Il settore del trasporto marittimo rappresenta oltre l'80% dei volumi del commercio globale, con gli operatori tramp di rinfuse secche che svolgono un ruolo centrale nel trasporto intercontinentale di materie prime. La crescente pressione normativa e di mercato verso la decarbonizzazione, guidata dagli obiettivi IMO e dal progressivo aumento del costo delle emissioni, pone nuove sfide strategiche e operative alla gestione delle flotte. Questa tesi affronta il Problema Stocastico di Rinnovo e Retrofit della Flotta Tramp (PSRRTF), estendendo la formulazione deterministica di Tamburini et al. (2026) a un framework di ottimizzazione stocastica a due stadi per modellare esplicitamente l'incertezza sui prezzi dei carburanti. Le decisioni del primo stadio (composizione della flotta, acquisti, retrofit e dismissioni per il periodo 2025–2059) vengono prese prima della realizzazione degli scenari incerti, mentre le decisioni tattiche e operative del secondo stadio si adattano al percorso osservato. Il modello integra una formulazione binaria path-based con vincoli di non-anticipatività, risolta tramite un metodo ibrido esatto-euristico che combina la decomposizione di Benders con delayed column generation annidata e un'euristica Consensus Fixing, che riduce progressivamente lo spazio di ricerca garantendo scalabilità quasi lineare con il numero di scenari. I risultati sperimentali su tre gruppi di istanze e tre configurazioni normative mostrano che, in assenza di vincoli, gli operatori convergono razionalmente verso flotte VLSFO; l'introduzione di limiti rigidi sulle emissioni innesca una transizione strutturata, con il bio-metanolo come carburante di transizione e l'e-ammoniaca come tecnologia dominante nel lungo periodo. La riduzione di profitto nel passaggio da uno scenario non vincolato a uno conforme ai requisiti IMO varia dal 30% al 70% a seconda della struttura delle rotte, confermando che la diversificazione delle rotte rappresenta un fattore competitivo chiave nella transizione energetica. Il framework proposto offre sia avanzamenti metodologici rigorosi nell'ottimizzazione stocastica marittima, sia indicazioni operative per gli armatori che affrontano la transizione energetica in condizioni di incertezza.