Modelo e algoritmos para um problema integrado de planejamento, sequenciamento e alocação de pátios

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Gustavo Campos Menezes
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/ESBF-AEHQM3
Resumo: As Redes de Sensores Sem Fio (RSSF) vêm trazendo enormes desafios. Um destes desafios é o problema de cobertura, que consiste na garantia de uma qualidade de serviço para uma determinada área ou ambiente. Outro desafio, é o problema de controle da densidade dos nós sensores. Este problema consiste em determinar o menor número de nós sensores ativos dispostos em uma área de monitoramento de forma a garantir a cobertura e conectividade da rede. Este trabalho apresenta um modelo de programação linear inteira mista que tem por objetivo resolver estes problemas. Além do modelo de otimização, é proposta uma heurística baseada na utilização da Relaxação Lagrangeana e do método de sub-gradientes. Os resultados computacionais mostram que a heurística utilizada é capaz de fornecer soluções ótimas para um grande número de instâncias, além de fornecer soluções com um esforço computacional muito menor que o utilizado por pacotes de otimização como o CPLEX.
id UFMG_32e80bcadb9d46b87199cb6d3d16f969
oai_identifier_str oai:repositorio.ufmg.br:1843/ESBF-AEHQM3
network_acronym_str UFMG
network_name_str Repositório Institucional da UFMG
repository_id_str
spelling Geraldo Robson MateusAlexandre Salles da CunhaHenrique Pacca Loureiro LunaMartin Gomez RavettiReinaldo Morabito NetoGustavo Campos Menezes2019-08-13T11:01:10Z2019-08-13T11:01:10Z2016-09-12http://hdl.handle.net/1843/ESBF-AEHQM3As Redes de Sensores Sem Fio (RSSF) vêm trazendo enormes desafios. Um destes desafios é o problema de cobertura, que consiste na garantia de uma qualidade de serviço para uma determinada área ou ambiente. Outro desafio, é o problema de controle da densidade dos nós sensores. Este problema consiste em determinar o menor número de nós sensores ativos dispostos em uma área de monitoramento de forma a garantir a cobertura e conectividade da rede. Este trabalho apresenta um modelo de programação linear inteira mista que tem por objetivo resolver estes problemas. Além do modelo de otimização, é proposta uma heurística baseada na utilização da Relaxação Lagrangeana e do método de sub-gradientes. Os resultados computacionais mostram que a heurística utilizada é capaz de fornecer soluções ótimas para um grande número de instâncias, além de fornecer soluções com um esforço computacional muito menor que o utilizado por pacotes de otimização como o CPLEX.Organizations are continuously searching for quality, productivity and cost reduction. Proper planning, supported by decision support systems and by an integrated view of operations is an important strategy to guarantee survival in global, dynamic and highly competitive markets. This thesis investigates an integrated production planning,scheduling and yard allocation problem. The problem is to dene the amount and destination of each input or output order in a bulk cargo terminal, establishing a set of feasible routes to guarantee that products are stored and shipped on schedule, minimizing operational costs. In this research, this problem will be addressed based on the operations in a bulk port terminal. The main objective consists in developing an integrated formulation for the production planning, scheduling and yard allocation problem, as well as designing algorithms which are able to provide quality solutions for large instances of the problem. The contributions of this research are the following ones: an integrated mathematical programming model, an exact algorithm based on the useof Column Generation and Branch and Bound, and an heuristic algorithm based on a hierarchical approach. The problems were solved through a combination of heuristics and exact methods based on two classical graph optimization problems: vertex coloring and the maximum weight independent set. The computational results show that the exact and heuristic approaches have been able to produce exact solutions for smalland medium-size instances but is compatible with real cases and that it oers strong bounds for large instances for which optimization packages are not able to provide solutions.Universidade Federal de Minas GeraisUFMGLogísticaOtimização matemáticaAlgoritmos de computadorComputaçãoLogísticaBranch and PriceSequenciamentoPlanejamento IntegradoModelo e algoritmos para um problema integrado de planejamento, sequenciamento e alocação de pátiosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGORIGINALgustavocamposmenezes.pdfapplication/pdf4729993https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/ESBF-AEHQM3/1/gustavocamposmenezes.pdf4b25ff09d592392e0959905bcc8ff4d9MD51TEXTgustavocamposmenezes.pdf.txtgustavocamposmenezes.pdf.txtExtracted texttext/plain211581https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/ESBF-AEHQM3/2/gustavocamposmenezes.pdf.txt723585bcef286903e13685b772f00157MD521843/ESBF-AEHQM32019-11-14 22:41:51.699oai:repositorio.ufmg.br:1843/ESBF-AEHQM3Repositório de PublicaçõesPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2019-11-15T01:41:51Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Modelo e algoritmos para um problema integrado de planejamento, sequenciamento e alocação de pátios
title Modelo e algoritmos para um problema integrado de planejamento, sequenciamento e alocação de pátios
spellingShingle Modelo e algoritmos para um problema integrado de planejamento, sequenciamento e alocação de pátios
Gustavo Campos Menezes
Logística
Branch and Price
Sequenciamento
Planejamento Integrado
Logística
Otimização matemática
Algoritmos de computador
Computação
title_short Modelo e algoritmos para um problema integrado de planejamento, sequenciamento e alocação de pátios
title_full Modelo e algoritmos para um problema integrado de planejamento, sequenciamento e alocação de pátios
title_fullStr Modelo e algoritmos para um problema integrado de planejamento, sequenciamento e alocação de pátios
title_full_unstemmed Modelo e algoritmos para um problema integrado de planejamento, sequenciamento e alocação de pátios
title_sort Modelo e algoritmos para um problema integrado de planejamento, sequenciamento e alocação de pátios
author Gustavo Campos Menezes
author_facet Gustavo Campos Menezes
author_role author
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Geraldo Robson Mateus
dc.contributor.referee1.fl_str_mv Alexandre Salles da Cunha
dc.contributor.referee2.fl_str_mv Henrique Pacca Loureiro Luna
dc.contributor.referee3.fl_str_mv Martin Gomez Ravetti
dc.contributor.referee4.fl_str_mv Reinaldo Morabito Neto
dc.contributor.author.fl_str_mv Gustavo Campos Menezes
contributor_str_mv Geraldo Robson Mateus
Alexandre Salles da Cunha
Henrique Pacca Loureiro Luna
Martin Gomez Ravetti
Reinaldo Morabito Neto
dc.subject.por.fl_str_mv Logística
Branch and Price
Sequenciamento
Planejamento Integrado
topic Logística
Branch and Price
Sequenciamento
Planejamento Integrado
Logística
Otimização matemática
Algoritmos de computador
Computação
dc.subject.other.pt_BR.fl_str_mv Logística
Otimização matemática
Algoritmos de computador
Computação
description As Redes de Sensores Sem Fio (RSSF) vêm trazendo enormes desafios. Um destes desafios é o problema de cobertura, que consiste na garantia de uma qualidade de serviço para uma determinada área ou ambiente. Outro desafio, é o problema de controle da densidade dos nós sensores. Este problema consiste em determinar o menor número de nós sensores ativos dispostos em uma área de monitoramento de forma a garantir a cobertura e conectividade da rede. Este trabalho apresenta um modelo de programação linear inteira mista que tem por objetivo resolver estes problemas. Além do modelo de otimização, é proposta uma heurística baseada na utilização da Relaxação Lagrangeana e do método de sub-gradientes. Os resultados computacionais mostram que a heurística utilizada é capaz de fornecer soluções ótimas para um grande número de instâncias, além de fornecer soluções com um esforço computacional muito menor que o utilizado por pacotes de otimização como o CPLEX.
publishDate 2016
dc.date.issued.fl_str_mv 2016-09-12
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2019-08-13T11:01:10Z
dc.date.available.fl_str_mv 2019-08-13T11:01:10Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/1843/ESBF-AEHQM3
url http://hdl.handle.net/1843/ESBF-AEHQM3
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Minas Gerais
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFMG
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Minas Gerais
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFMG
instname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)
instacron:UFMG
instname_str Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)
instacron_str UFMG
institution UFMG
reponame_str Repositório Institucional da UFMG
collection Repositório Institucional da UFMG
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/ESBF-AEHQM3/1/gustavocamposmenezes.pdf
https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/ESBF-AEHQM3/2/gustavocamposmenezes.pdf.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv 4b25ff09d592392e0959905bcc8ff4d9
723585bcef286903e13685b772f00157
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1803589384079933440

Registros relacionados