Problema de estoque e roteirização com demanda estocástica e janelas de tempo: uma abordagem utilizando relaxação lagrangeana
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2018 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
Texto Completo: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-21052018-152551/ |
Resumo: | Fornecedores necessitam atender a demanda de seus clientes da forma mais adequada possível e mantendo a qualidade de seu serviço, porém em muitos casos essa demanda é desconhecida. Esse problema pode ser modelado como um problema de roteirização e estoque com demanda estocástica o qual inclui o controle de estoque, transporte do produto e decisões de agendamento da entrega. Existem vários trabalhos na literatura para resolver esse problema, porém nenhum deles lida com janela de tempo de atendimento, capacidade máxima de estoque tanto no cliente quanto no depósito e o nível de confiança de atendimento individualizado para cada cliente. O objetivo principal deste trabalho é propor um novo algoritmo baseado em otimização matemática para lidar com esse problema mais realista. Além disso, este trabalho tem como objetivo secundário melhorar o algoritmo de estado da arte baseado em otimização matemática, visando encontrar soluções com um menor tempo computacional e custo. Foram realizados experimentos com instâncias sintéticas com 15 até 50 clientes, as quais são geradas aleatoriamente, e com uma instância real, baseada na experiência profissional no mercado empresarial e em cenários reais de distribuição na cidade de São Paulo |
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Problema de estoque e roteirização com demanda estocástica e janelas de tempo: uma abordagem utilizando relaxação lagrangeanaInventory and routing problem with stochastic demand and time windows: an approach using lagrangean relaxationDemanda estocásticaInventory routing problemJanela de tempoLagrangian RelaxationProblema de roteamento e estoqueRelaxação lagrangeanaStochastic demandTime windowFornecedores necessitam atender a demanda de seus clientes da forma mais adequada possível e mantendo a qualidade de seu serviço, porém em muitos casos essa demanda é desconhecida. Esse problema pode ser modelado como um problema de roteirização e estoque com demanda estocástica o qual inclui o controle de estoque, transporte do produto e decisões de agendamento da entrega. Existem vários trabalhos na literatura para resolver esse problema, porém nenhum deles lida com janela de tempo de atendimento, capacidade máxima de estoque tanto no cliente quanto no depósito e o nível de confiança de atendimento individualizado para cada cliente. O objetivo principal deste trabalho é propor um novo algoritmo baseado em otimização matemática para lidar com esse problema mais realista. Além disso, este trabalho tem como objetivo secundário melhorar o algoritmo de estado da arte baseado em otimização matemática, visando encontrar soluções com um menor tempo computacional e custo. Foram realizados experimentos com instâncias sintéticas com 15 até 50 clientes, as quais são geradas aleatoriamente, e com uma instância real, baseada na experiência profissional no mercado empresarial e em cenários reais de distribuição na cidade de São PauloProviders need to supply the demand of their clients as optimally as possible and maintaining the quality of their service, however in many cases this demand is unknown. This problem can be modeled as a inventory routing problem with stochastic demand, which includes inventory control, product transportation and delivery scheduling decisions. There are several papers in the literature to solve this problem, but none of them deals with service time window, maximum stock capacity for both the customer and the depot and individualized confidence level for each costumer. The main objective of this work is to propose a new algorithm based on mathematical optimization to deal with this more realistic problem. In addition, this work has as secondary objective to improve the state of the art algorithm based on mathematical optimization, aiming to find solutions with a lower computational time and cost. Experiments were performed with synthetic instances with 15 to 50 clients, which are randomly generated, and with a real instance, based on professional experience in the business market and in real distribution scenarios in the city of São PauloBiblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPDelgado, Karina ValdiviaAlves, Pedro Yuri Araujo Lima2018-03-23info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-21052018-152551/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2024-10-09T13:16:04Zoai:teses.usp.br:tde-21052018-152551Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212024-10-09T13:16:04Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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