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[en] ACCELERATING BENDERS STOCHASTIC DECOMPOSITION FOR THE OPTIMIZATION OF PARTIAL BACKORDER CONTROL FOR PERIODIC REVIEW (R, S) INVENTORY SYSTEM WITH UNCERTAIN DEMAND / [pt] ACELERANDO A DECOMPOSIÇÃO DE BENDERS ESTOCÁSTICA PARA OTIMIZAÇÃO DE UM MODELO DE GESTÃO DE ESTOQUE DE REVISÃO PERIÓDICA (R, S) COM BACKORDER PARCIAL E DEMANDA INCERTA

FELIPE SILVA PLACIDO DOS SANTOS 05 September 2017 (has links)
[pt] Este trabalho apresenta uma proposta de aceleração da decomposição de Benders aplicada a uma versão mais geral e compacta (menos restrições e variáveis) do modelo de gestão de estoques, otimizado via programação estocástica de dois estágios que considera uma camada, um item, demanda incerta e política de controle (R, S). De maneira a ser possível considerar problemas de grande porte, foram aplicados os métodos L-Shaped tradicional com corte único e a sua forma estendida com múltiplos cortes. Resultados computacionais preliminares mostraram um substancial melhor desempenho computacional do método L-Shaped tradicional em relação à sua forma multi-cut L-Shaped, mesmo o primeiro necessitando de mais iterações para convergir na solução ótima. Tal observação motivou o desenvolvimento de uma nova técnica de aceleração da decomposição de Benders e de um conjunto de desigualdades válidas. Experimentos numéricos mostram que a abordagem proposta de combinar a técnica de aceleração elaborada com as desigualdades válidas desenvolvidas provê significativa redução do tempo computacional necessário para a solução de instâncias de grande porte. / [en] This dissertation presents a speed up proposal for the Benders decomposition applied to a more general and compact version (less constraints and variables) of inventory management model, optimized via two-stage stochastic programming, which considers one layer, one item, uncertain demand and control policy (R, S). In order to be possible to consider large scale problems, the L-Shaped traditional method with single cuts and its extended form with multiple cuts were applied. Preliminary computational results showed a substantially better computational performance of the traditional L-Shaped method in comparison to the multi-cut L-Shaped method, even with the first requiring more iterations to converge on optimum solutions. This observation led to the development of a new technique to accelerate the decomposition of Benders and a set of valid inequalities. Numerical experiments show that the proposed approach of combining the elaborate acceleration technique with the developed valid inequalities, provide significant reduction in the computational time required to solve large scale instances.

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