[pt] Este estudo apresenta um modelo de programação inteira mista para a roteirização de navios com controle de estoque nos portos para a movimentação de múltiplos produtos com uma frota heterogênea. O modelo contempla a possibilidade de transformação de produtos dentro de navios, o que representa uma flexibilidade para o modelo optar por qual produto utilizar para atender um cliente com demanda com qualidade flexível. Esta habilidade não foi encontrada em nenhum outro estudo. Ele também combina o atendimento de demandas obrigatórias com opcionais. O modelo então é aplicado em um caso real de movimentação de derivados escuros de petróleo em uma empresa de petróleo brasileira, cujo modelo atual utilizado apresenta problemas que dificultam seu uso. Devido ao longo tempo que leva para obter a solução ótima para estes tipos de modelos, são utilizadas as matheurísticas de relax-and-fix e fix-and-optimize para obter soluções boas em um tempo reduzido. São apresentados experimentos computacionais em uma série de cenários para validar a qualidade das soluções encontradas pelos métodos propostos, testando diferentes configurações e discretizações de tempo. Os resultados apresentados comprovam a superioridade dos métodos em comparação com o modelo matemático puro. O modelo proposto apresentou grande potencial de substituir o modelo atual da empresa e para alcançar a melhoria pretendida na programação dos navios. / [en] This dissertation presents a mixed integer program model to solve a ship routing and scheduling with stock control in ports, also known as maritime inventory routing. This model considers a heterogeneous fleet, carrying multiples products. It also has the ability to transform one product into another inside ships. This aspect allows the model to choose which product it wishes to deliver to a client with a less restrict quality specification in his demand. No model presented in other studies has this capability. Another possibility covered by this model is to combine mandatory demands with optional ones. The model is applied to a real case of maritime transportation of dirty oil products in a Brazilian oil company, whose current model has a series of small problems that hinders its use. Due to the long time it takes to get the optimal solution, the relax-and-fix and fix-andoptimize heuristics are used to get good solutions in a reduced time. With the use of computational experiments in a series of scenarios, it has proved the quality of the solutions found by the proposed methods, testing different configurations and discretizations of time. The results presented prove the superiority of the methods in comparison to the pure mathematical model. The proposed model has shown great potential to replace the current one and to achieve the improvement for the ship routing intended by the company.

[pt] O problema de roteamento de navios com gestão de estoques (conhecido pelo termo em inglês Maritime inventory routing ou MIR) representa um problema prático de logística onde o transportador da carga também é responsável pela manutenção dos estoques do produto transportado nos portos de carga e descarga. Esta tese estuda um caso real do problema MIR. Um conjunto de testes é apresentado de modo a comparar diferentes formulações matemáticas da literatura, a fim de encontrar aquela mais aderente ao problema real. Em função da complexidade computacional do problema, é apresentada uma abordagem heurística que consegue encontrar soluções similares e reduz consideravelmente o tempo computacional quando comparadas com as formulações baseadas em PLIM. No entanto, problemas reais são muito influenciados por aspectos incertos. Sendo assim, é apresentada uma abordagem robusta para a otimização do problema MIR, que considera incerteza no tempo de estadia do navio nos portos. A abordagem apresentada produz soluções para diferentes níveis de robustez. Em outras palavras, considera o risco de variação no tempo de estadia do navio em um porto durante uma operação de carga ou descarga. Assim, é capaz de determinar a probabilidade de inviabilidade da solução encontrada para cada nível de robustez oferecido, além do impacto no custo de transporte à medida que soluções mais robustas são apresentadas. Esta abordagem oferece ao tomador de decisão a medida do trade-off entre robustez e custo de transporte. Desta forma, o mesmo pode determinar qual o nível de conservadorismo irá adotar em sua programação de navios e quanto isto irá impactar o custo de transporte. Os experimentos apresentados identificaram que, aumentos sutís no nível de robustez (com pequeno impacto no custo de transporte) podem reduzir consideravelmente a probabilidade de inviabilidade de uma solução. / [en] Maritime inventory routing (MIR) problem is an academic name for a practical logistic problem that represents the routing or scheduling of vessels to carry product(s) between ports. Meanwhile, the product(s) inventory levels in these ports must remain between operational bounds during the entire planning horizon. This thesis focus on how to support decision on a real-life MIR problem faced by a Brazilian petroleum company. To do so, we structure a set of tests to compare different formulation from literature and identify which is more adherent to real problem. Due to computational complexity of the problem, we present an heuristic approach that provides reasonably good solutions when compared to deterministic mixed integer linear programming (MILP) formulations and reduces considerably the computational time of solving real-life instances. However, uncertainty events have great impact in the ship scheduling planning. Therefore, we propose a robust optimization approach that considers uncertainty in the time spent at ports in each ship visit. Our approach is able to determine the probability of infeasibility and the impact in the objective function for each level of robustness, helping to measure the uncertain aversion of the decision maker. Our experiments identified that, for a certain instance, varying the level of robustness one may reduce the probability of infeasibility from 87 per cent (of deterministic solution) to 2 per cent and it represents an increase in the transportation costs of about 13 per cent.