Metodos heuristicos para resolução de problemas integrados de produção, estoque e distribuição

• Main Author: Shiguemoto, Andre Luis
• Other Authors: UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: [s.n.] 2008
• Subjects: Programação estocástica; Heurística; Planejamento da produção; Logística; Busca tabu; Otimização; Stochastic programming; Heuristics; Production planning; Logistics; Tabu search; Combinatory optimization
• Online Access: SHIGUEMOTO, Andre Luis. Metodos heuristicos para resolução de problemas integrados de produção, estoque e distribuição. 2008. 86f. Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/261171>. Acesso em: 11 ago. 2018.; http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/261171

Orientador: Vinicius Amaral Armentano === Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação === Made available in DSpace on 2018-08-11T06:29:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Shiguemoto_AndreLuis_D.pdf: 2284701 bytes, checksum: 01f64264e516fb8e883b2f2632cace5b (MD5) Previous issue date: 2008 === Resumo: Este trabalho aborda a otimização de dois problemas integrados de uma seção de uma cadeia de suprimento. O primeiro é um problema de produção-distribuição ao longo de períodos de um horizonte de planejamento finito. Uma planta com restrições de capacidade processa vários produtos e uma frota homogênea de veículos está disponível para distribuição de produtos para atender a demanda dos clientes. Em cada período, o problema de produção determina quanto processar de cada produto, e o problema de distribuição define a quantidade de cada produto a ser entregue aos clientes e as rotas dos veículos. O objetivo é minimizar os custos de produção e estoque na planta, custos de estoque no cliente e custos de distribuição. O problema é resolvido pela meta-heurística busca tabu integrada com um procedimento de religamento de caminho, que permite soluções infactíveis durante a busca. O segundo problema envolve a seção estoque-produção com demanda estocástica de um único produto, especificada por uma distribuição discreta de probabilidades. O fornecedor deve definir quando visitar os clientes, quanto entregar, e as rotas de cada período, de forma a maximizar o rendimento pelas quantidades entregues e minimizar os custo de estoque nos clientes, custos de demanda perdida e custos de distribuição. O problema é modelado por meio de uma árvore de cenários que aproxima um processo de decisão markoviano. Uma heurística baseada em horizonte rolante é desenvolvida, de forma que em cada passo, o modelo definido em uma janela de tempo é resolvido de forma ótima pelo software de otimização CPLEX === Abstract: This work addresses the optimization of two integrated problems in a section of a suppy chain. The first is a production-distribution problem along periods of a finite planning horizon. A plant with capacity constraints processes several products and a homogeneous fleet of vehicles is available for the distribution of the products in order to satisfy the customers¿ demand. In each period, the production problem determines how much to process of each product, and the distribution problem defines the quantity of the product that should be delivered, and the vehicle routes. The objective is to minimize the production and inventory cost at the plant, inventory costs at the clients and the distribution costs. The problem is solved by the tabu search meta-heuristic integrated with a path relinking procedure, and infeasible solutions are allowed during the search. The second problem involves the section inventory-distribution with stochastic demand defined by a discrete probability distribution. The supplier must define when to visit the clients, how much to deliver, and the routes of each period in order to maximize the reward from delivering the delivered quantities and minimize the inventory costs at the clients, costs for lost demand and distribution costs. The problem is modeled as a scenario tree that approximates a markovian decision process. A heuristic based on a rolling horizon is developed, such that at each step, the model defined in a sliding time window is solved optimally by the optimization software CPLEX === Doutorado === Automação === Doutor em Engenharia Elétrica