U radu je istražen operativni logistički problem razmještaja kontejnera (BRP/CRP) na slagalištu lučkoga kontejnerskog terminala. Cilj istraživanja bio je razviti optimizacijski model koji rješava problem razmještaja kontejnera te omogućava brže i lakše donošenje odluka na operativnoj razini planiranja na kontejnerskom terminalu. Predloženi optimizacijski model izrađen je primjenom genetskog algoritma koji na osnovi 4 definirana pravila premještaja određuje poziciju premještaja kontejnera unutar odjeljka. Rezultat optimizacije za promatrani odjeljak predstavlja set pravila premještaja kojim se postiže minimalan broj radnji premještaja kontejnera unutar odjeljka. Model je testiran na osnovi 4 veličine odjeljka i 3 različita scenarija u pogledu udjela popunjenosti odjeljaka. Za svaku veličinu i scenarij popunjenosti odjeljka slučajno je stvoren jedan početni raspored kontejnera unutar odjeljka. S ciljem utvrđivanja različitosti rješenja s aspekta dobivenog seta pravila (kromosoma rješenja), odjeljak zadane veličine i scenarija popunjenosti te istog početnog rasporeda testiran je prilikom deset pokretanja modela. Dakle, model je ukupno pokrenut 120 puta, a kao zaključak se nameće to da je za isti početni raspored odjeljka zadane veličine i scenarija popunjenosti odjeljka moguće dobiti jednako kvalitetno ili optimalno rješenje primjenom različitog seta pravila tj; premještanjem kontejnera na različite kontejnerske pozicije. Dodatno testiranje predloženog modela provedeno je s ciljem usporedbe rezultata modela s rezultatima drugih autora koji su za izradu modela koristili metaheurističke i heurističke metode. Testiranje predloženog modela provedeno je za 4 veličine odjeljka i jedan scenarij s udjelom popunjenosti od približno 90% na uzorku od 40 slučajno stvorenih različitih početnih rasporeda odjeljaka, dakle ukupno je ostvareno 160 pokretanja modela. Dobiveni rezultati pokazuju učinkovitost predloženog modela s maksimalnim postignutim poboljšanjem od 16,59 %. Izrađena je i analiza osjetljivosti predloženog modela na promjenu parametara genetskog algoritma, na osnovi koje je zaključeno da su svi parametri rada genetskog algoritma postavljeni tako da omogućavaju postizanje optimalnih ili najkvalitetnijih rješenja.