A seguinte defesa de dissertação no âmbito do PPGEPS foi marcada e será realizada em breve. Confira a seguir as informações principais.
Identificação
Resumo
A dissertação aborda o Problema de Dimensionamento de Lotes com Capacidade e Setup Carryover (do inglês, Capacitated Lot-Sizing Problem with Setup Carryover, CLSP-SC), uma extensão relevante do problema clássico de dimensionamento de lotes, que considera a possibilidade de preservar setups entre períodos consecutivos. O CLSP-SC apresenta duas vantagens principais em relação ao problema clássico de dimensionamento de lotes: 1) a redução dos custos de produção e a 2) melhoria na utilização da capacidade. Apesar do crescente interesse da literatura no tema, até onde se tem conhecimento, não existem estudos que comparem e discutam de forma sistemática as características e o desempenho computacional das formulações existentes. Além disso, considerando a complexidade CLSP-SC, uma outra área de estudos importantes diz respeito ao desenvolvimento de métodos heurísticos. Além disso, dada a complexidade do CLSP-SC, outra direção de pesquisa relevante refere-se ao desenvolvimento de métodos heurísticos. No entanto, observa-se que apenas um número reduzido de heurísticas foi proposto até o momento para resolver esse problema. Neste contexto, neste trabalho, apresenta-se uma análise abrangente das formulações propostas na literatura para o CLSP-SC, classificadas segundo sua estrutura de modelagem e a possibilidade de manutenção de setup carryovers consecutivos para o mesmo item. Formulações já conhecidas são adaptadas para contemplar diferentes configurações do problema, especialmente quanto à permissão ou restrição de carryovers consecutivos. Reformulações previamente estudadas são examinadas e novas propostas são desenvolvidas, incluindo abordagens baseadas nas estratégias de Facility Location (FL), Shortest Path (SP) e na decomposição por Reformulação de Dantzig-Wolfe, acompanhada de um algoritmo de geração de colunas (GC) para obtenção de limites inferiores. O estudo também incorpora um extenso conjunto de experimentos computacionais, que avaliam o desempenho das formulações originais e reformuladas em instâncias de referência, considerando diferentes limites de tempo. Além disso, são desenvolvidas heurísticas construtivas para o CLSP-SC, considerando três variações do método Relax-and-Fix – 1) decomposição por item, 2) decomposição por período, 3) decomposição baseada nos valores das variáveis relaxadas, aqui chamada de Relax-and-Fix-Per-Value (RFV) -, bem como uma heurística construtiva baseada em GC. O trabalho propõe ainda uma modificação na heurística de busca local Fix-and-Optimize, visando melhorar a qualidade das soluções obtidas. Os resultados indicam que a incorporação de setup carryovers pode gerar reduções significativas de custo, alcançando até 10,16% no valor da função objetivo. Os limites inferiores obtidos pela GC mostraram-se superiores aos provenientes da relaxação das formulações e reformulações. Entre as abordagens testadas, as formulações padrão de Haase (1994) e Haase (1998) apresentaram desempenho computacional consistentemente superior. No âmbito heurístico, após a aplicação do Fix-and-Optimize, a variação RFV aplicada às reformulações FL e SP de Suerie e Stadtler (2003) apresentaram os menores gaps, enquanto a heurística baseada em GC obteve os menores tempos médios de execução.
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