Planejamento hierárquico da produção em usinas de açúcar e álcool: modelagem de otimização robusta Hierarchical production planning for sugarcane milling companies: robust optimization model

Neste trabalho estuda-se o planejamento hierárquico de produção em usinas de açúcar e álcool e propõe-se um modelo de otimização robusta que considera diversas incertezas nos parâmetros do problema. Esta abordagem pode ser vista como uma alternativa à utilização de programação estocástica robusta pa...

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Bibliographic Details
Main Authors: Rafael Piatti Oiticica de Paiva, Reinaldo Morabito
Format: Article
Language:English
Published: Associação Brasileira de Engenharia de Produção (ABEPRO) 2013-01-01
Series:Production
Subjects:
Online Access:http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-65132013005000032
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Reinaldo Morabito
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Production
Planejamento hierárquico da produção
Setor sucroenergético
Otimização robusta
Planejamento agregado de safra
Análise de incertezas
Programação inteira mista
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Sugarcane mills
Robust optimization
Aggregate production planning
Uncertainty analysis
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publisher Associação Brasileira de Engenharia de Produção (ABEPRO)
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description Neste trabalho estuda-se o planejamento hierárquico de produção em usinas de açúcar e álcool e propõe-se um modelo de otimização robusta que considera diversas incertezas nos parâmetros do problema. Esta abordagem pode ser vista como uma alternativa à utilização de programação estocástica robusta para abordar este problema, abordagem esta que foi estudada anteriormente pelos autores. Para resolver os modelos de programação linear e programação inteira mista envolvidos, utiliza-se um software de otimização em programação matemática. Os resultados computacionais obtidos são comparados aos resultados da modelagem determinística de um trabalho anterior dos mesmos autores, utilizando os dados do estudo de caso de uma cooperativa de usinas de açúcar e álcool.<br>This work studies the hierarchical production planning of sugarcane milling companies and proposes a robust optimization model that considers several uncertainties in the problem parameters. This approach can be seen as an alternative method for the stochastic robust optimization technique that was previously applied by the authors. Mathematical programming software was used for solving the linear and mixed integer programming problems involved. The computational results obtained are compared with the deterministic approach solutions presented in previous papers using data of a cooperative society of sugarcane milling companies case study.
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