Alocação de recursos em nível operacional com incerteza nos dados
The study aims to address the allocation of resources at the operational level under uncertainties. For this reason, it was proposed an optimization approach based on heuristic methods. The resolutions of production and logistics problems, commonly addressed in operational research, explore various...
| Autor principal: | Lima, Matheus Garibalde Soares de |
|---|---|
| Formato: | Dissertação |
| Idioma: | Português |
| Publicado em: |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná
2015
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| Assuntos: | |
| Acesso em linha: |
http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/1298 |
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riut-1-12982015-06-19T06:00:40Z Alocação de recursos em nível operacional com incerteza nos dados Sistema de alocação de recursos de transporte com a presença de incerteza nos dados Lima, Matheus Garibalde Soares de Rodrigues, Luiz Carlos de Abreu Pesquisa operacional Programação heurística Otimização combinatória Incerteza (Economia) Alocação de recursos Transporte de mercadorias - Processo decisório Simulação (Computadores) Engenharia mecânica Operations research Heuristic programming Combinatorial optimization Uncertainty Resource allocation Shipment of goods - Decision making Computer simulation Mechanical engineering The study aims to address the allocation of resources at the operational level under uncertainties. For this reason, it was proposed an optimization approach based on heuristic methods. The resolutions of production and logistics problems, commonly addressed in operational research, explore various parameters among which the present study considers three variables of uncertainty: demand, operation time and resources availability. For this purpose a logistics problem was chosen as study of case. The problem consists in minimizing cost operation, selection of vehicles in a heterogeneous fleet, consolidation of loads for each client and selecting the type of freight payables. Regarding of freight payables types, there are centered in two different tariffs, mainly due to assets and service negotiation, such as: i) fleet controlled by company and service outsource; ii) fleet and service completely outsource. The resolution of the original problem was broke down in two steps: i) Compartmentalizer and ii) Allocator. Both steps are solved through Tabu Search approach; the first step (Compartmentalizer) generates a list of feasible shipments to fulfill orders up to three different customers. The second step, the allocator uses the list of feasible shipments to define how and when each request will be supplied. The results aim the feasibility of assumes this approach in order to solve real problems. O estudo tem como finalidade tratar a alocação de recursos no nível operacional com a presença de incertezas. Para isso, foi proposta uma abordagem de otimização usando métodos heurísticos. As soluções de problemas de produção e logística, comumente abordadas em pesquisa operacional, exploram diversos parâmetros dentre os quais o presente estudo considera três como de incerteza: demanda, tempo de execução e indisponibilidade de recursos. Para tal finalidade foi escolhido como estudo de caso a resolução de um problema de logística. O problema consiste na minimização dos custos de operação, na seleção de veículos em uma frota heterogênea, consolidação das cargas para cada cliente e na seleção do tipo de frete utilizado. Quanto ao tipo de frete, são considerados dois, os quais se diferenciam quanto aos ativos envolvidos na produção e ao tipo de prestação de serviço, sendo eles: i) frota da empresa com serviço terceirizado; ii) frota e serviços totalmente terceirizados. O problema original foi decomposto em duas etapas: i) Compartimentalizador e ii) Alocador. As duas etapas são solucionadas via a abordagem de Busca Tabu, sendo que a primeira etapa (Compartimentalizador) gera uma lista dos carregamentos factíveis que atenda pedidos de até três clientes distintos. O Alocador se utiliza da lista dos carregamentos factíveis para definir como e quando cada pedido será atendido. Os resultados indicam a viabilidade da adoção desta abordagem para a solução de problemas reais. 2015-06-18T17:46:53Z 2015-06-18T17:46:53Z 2012-05-31 masterThesis LIMA, Matheus Garibalde Soares de. Alocação de recursos em nível operacional com incerteza nos dados. 2012. 124 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mecânica e de Materiais) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2012. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/1298 por application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Curitiba Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica e de Materiais |
| institution |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
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Português |
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Pesquisa operacional Programação heurística Otimização combinatória Incerteza (Economia) Alocação de recursos Transporte de mercadorias - Processo decisório Simulação (Computadores) Engenharia mecânica Operations research Heuristic programming Combinatorial optimization Uncertainty Resource allocation Shipment of goods - Decision making Computer simulation Mechanical engineering |
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Pesquisa operacional Programação heurística Otimização combinatória Incerteza (Economia) Alocação de recursos Transporte de mercadorias - Processo decisório Simulação (Computadores) Engenharia mecânica Operations research Heuristic programming Combinatorial optimization Uncertainty Resource allocation Shipment of goods - Decision making Computer simulation Mechanical engineering Lima, Matheus Garibalde Soares de Alocação de recursos em nível operacional com incerteza nos dados |
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The study aims to address the allocation of resources at the operational level under uncertainties. For this reason, it was proposed an optimization approach based on heuristic methods. The resolutions of production and logistics problems, commonly addressed in operational research, explore various parameters among which the present study considers three variables of uncertainty: demand, operation time and resources availability. For this purpose a logistics problem was chosen as study of case. The problem consists in minimizing cost operation, selection of vehicles in a heterogeneous fleet, consolidation of loads for each client and selecting the type of freight payables. Regarding of freight payables types, there are centered in two different tariffs, mainly due to assets and service negotiation, such as: i) fleet controlled by company and service outsource; ii) fleet and service completely outsource. The resolution of the original problem was broke down in two steps: i) Compartmentalizer and ii) Allocator. Both steps are solved through Tabu Search approach; the first step (Compartmentalizer) generates a list of feasible shipments to fulfill orders up to three different customers. The second step, the allocator uses the list of feasible shipments to define how and when each request will be supplied. The results aim the feasibility of assumes this approach in order to solve real problems. |
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LIMA, Matheus Garibalde Soares de. Alocação de recursos em nível operacional com incerteza nos dados. 2012. 124 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mecânica e de Materiais) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2012. |
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