Matheurísticas para o problema de dimensionamento de lotes com múltiplas plantas

• Autor(a) principal: Carvalho, Desiree Maldonado [UNIFESP]
• Data de Publicação: 2015
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNIFESP
• Texto Completo: https://sucupira.capes.gov.br/sucupira/public/consultas/coleta/trabalhoConclusao/viewTrabalhoConclusao.jsf?popup=true&id_trabalho=2400547; https://repositorio.unifesp.br/handle/11600/47204
• topic: problema de dimensionamento de lotes; múltiplas plantas; heurística lagrangiana; kernel search; lot-sizing problem; multi-plant; lagrangian heuristic; kernel search

Esta Dissertação apresenta um estudo do problema de dimensionamento de lotes com múltiplas plantas (fábricas) que produzem diversos tipos de itens, sendo que todas as plantas possuem uma única máquina. Cada máquina possui tempo e custo de preparação, capacidade de produção limitada e produz todos os tipos de itens. Nas plantas, o horizonte de planejamento é finito e dividido em períodos. Além disso, cada planta tem sua demanda. As demandas dos itens em uma planta podem ser atendidas por qualquer uma das plantas, sem atraso, pois admitimos transferências de lotes de produção entre as plantas e estocagem de produção, ambas as operações sujeitas a custos. Esse problema, aqui chamado de PDLCLMP, portanto, visa definir um planejamento de produção de forma a minimizar os custos de preparação, produção, estoque e transporte entre plantas, respeitando os recursos disponíveis e atendendo a demanda previamente estabelecida em cada uma das plantas. Devido às limitações dos métodos atualmente propostos na literatura, para encontrar soluções para esse problema propomos matheurísticas para resolver o PDLCLMP. Três métodos de solução são apresentados: uma heurística Lagrangiana; uma heurística Lagrangiana híbrida com a meta-heurística path-relinking; e um método kernel search. Além dessas instâncias, outras de larga escala foram criadas e empregadas nos experimentos. De acordo com esses experimentos, tanto a heurística Lagrangiana híbrida quanto a sem path-relinking apresentaram um excelente desempenho quando comparadas com a melhor heurística da literatura. Já o método kernel search proposto, que tinha como objetivo manter a qualidade das soluções encontradas pelo CPLEX, porém em tempo computacional inferior, atingiu seu objetivo para as instâncias com pequenas dimensões.