Performance evaluation of stochastic DES through analytical models and simulation: an open-pit mine study

• Autor(a) principal: Roberto Gomes Ribeiro
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/BUOS-B4TGRK
• topic: Rede de fila fechada; Cadeia de Markov; Portfólio de projetos; Mineração a céu aberto; Engenharia elétrica; Markov, Processos de; Mineração a céu aberto

Apesar de o avanço computacional ter viabilizado a otimização de DES(DiscreteEvent Systems) estocásticos, a criação de metodologias ecientes para este propósito continua sendo um grande desao. A principal razão é que soluções numéricas para problemas DES estocásticos exigem um considerável custo computacional. Assim, a presente tese discute um problema de escolha de portfólio de projetos não-linear, no qual, estamos interessados em estimar o impacto de cada combinação de projeto através de métodos que lidam com DES estocástico. Particularmente, o sistema em estudo é uma operação de Mineração a céu aberto. Trata-se de um sistema complexo, onde diversos fatores impactam nos resultados nais de produção. Caracterizado pelas incertezas de seus processos, o ambiente de mineração é comumente analisado por meio de simulação de eventos discretos. No entanto, por via de regra, esta ferramenta exige um alto custo computacional. Dentro do contexto de otimização, esta medida é um aspecto crucial, uma vez que limita o número de cenários a serem avaliados. Assim, este trabalho recorre a metodologias analíticas ecientes na análise de problemas desta natureza. Na ocasião, apresentamos métodos de aproximação analítica e uma nova metodologia híbrida que exploram propriedades Markovianas para modelar o sistema em questão. No que diz respeito aos métodos de aproximação analítica, apresentamos abordagens de aproximação por primeiro e segundo momento. Pelos experimentos realizados, não foi possível armar que existem evidências de equivalência entre os modelos analíticos desenvolvidos e um modelo de simulação padrão. Porém, os resultados sugerem que as aproximações analíticas realizadas são atraentes e competitivas formas de lidar com a otimização do portfólio de projetos, uma vez que o tempo computacional utilizado para avaliar cada estimativa é extremamente menor que ferramentas de simulação convencionais. Em relação à abordagem híbrida apresentada neste trabalho, foi desenvolvida uma nova metodologia que agrega Algebra Max-Plus com Cadeia de Markov para modelar o mesmo sistema. Apesar de não ser tão eciente quando as aproximações analíticas, os resultados obtidos sinalizam que a nova metodologia híbrida é também mais rápida que ferramentas convencionais de simulação. Além disso, a análise experimental realizada nos permite dizer que existem evidências de equivalência entre os resultados obtidos utilizando a abordagem híbrida e por uma ferramenta de simulação padrão. Uma vez que esta tese aborda um problema não-linear de escolha de portfólio, também propomos uma estratégia indutiva de linearização. Tal técnica é um mecanismo de geração de colunas, no qual, os termos não-lineares são parcialmente convertidos em novas variáveis de decisão. Basicamente, colunas são geradas heuristicamente com base na dinâmica do sistema e avaliadas por algum método DES estocástico. Temos então um problema linear da mochila em que o número de colunas geradas depende do método DES estocástico utilizado. Os resultados deste estudo indicam que a estratégia de linearização desenvolvida em conjunto com um dos métodos de aproximação analítica consiste em uma metodologia eciente para tomada de decisão em problemas de portfólio caracterizados por inter-relações entre projetos.