Uma Math-Heurística Para O Problema De Dimensionamento De Lotes Com Máquinas Paralelas E Setup Carry-Over

• Autor(a) principal: Fernandes, Carla Cristina Doescher [UNIFESP]
• Data de Publicação: 2018
• 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=6383839; https://repositorio.unifesp.br/handle/11600/52314
• topic: Dimensionamento De Lotes; Setup Carry-Over; Múltiplos Itens; Máquinas Paralelas; Lot Sizing; Setup Carry-Over; Parallel Machine; Multiple Itens

Esta Dissertação de Mestrado aborda o Problema de Dimensionamento de Lotes (PDL) com Máquinas Paralelas em que são considerados múltiplos itens e máquinas distintas que produzem os mesmos itens e que possuem restrições de capacidade. Os itens podem ser produzidos em qualquer máquina e no início da produção de cada item incorrem-se tempo e custo de setup da máquina utilizada. Além disso, considera-se a possibilidade de aproveitamento de setup no final de cada período: setup carry-over, para redução de custos e, de forma implícita, para a definição de um planejamento que diminua possíveis impactos ambientais provocados pela preparação de máquinas. Apesar de diversos trabalhos na literatura para o PDL com Máquinas Paralelas, poucos são os métodos de solução eficientes para resolvê-lo considerando setup carry-over. Nesse sentido, para resolver esse problema de forma eficiente, nesta Dissertação, realizou-se o seu estudo do ponto de vista de modelagem e de método de solução eficiente. Primeiramente, adaptaram-se três modelagens de programação inteira mista para o PDL com Máquinas Paralelas, referido aqui por PDLMP. Após experimentos, definiram-se dois modelos que foram utilizados para o método de solução proposto baseado em modelagem (math-heurística). A math-heurística baseada na conhecida heurística relax-and-fix com restrições local branching foi inspirada na meta-heurística Greedy Randomized Search Procedures (GRASP). Experimentos, nos quais são comparadas as soluções obtidas pelo solver CPLEX e pela math-heurística, demonstraram a eficiência do método proposto.