Neste trabalho foi estudado um problema de dimensionamento de lotes em uma indústria química brasileira, cujo objetivo era determinar o tamanho dos lotes dos produtos para atender às demandas, minimizando os custos produtivos. Os itens podem ser produzidos em máquinas paralelas distintas, através de diferentes processos, e devem ser armazenados em taques cativos, exclusivos a um produto, ou multipropósitos, compartilhado entre produtos, desde que não simultaneamente. Foram propostos dois modelos matemáticos de programação inteira mista para representar o problema, o primeiro apresentava uma função objetivo compreendendo o preço das matérias-primas consumidas nas reações, os gastos com a estocagem de produtos e o custo de descarte de produtos quando os tanques de armazenamento não tiverem capacidade suficiente para armazená-los, já o segundo estendendo este modelo para considerar custos de preparação de máquina. Experimentos computacionais com os modelos propostos, utilizando instâncias geradas a partir dos dados fornecidos pela empresa, mostraram que o software de otimização empregado foi capaz de resolver poucas instâncias, após uma hora de processamento. Portanto, foram propostas heurísticas construtivas do tipo LP-and-fix e relax-and-fix, além de heurísticas de melhoria do tipo fix-and-optimize. Após serem realizados testes com essas heurísticas, constatou-se que algumas proporcionaram a obtenção de soluções factíveis de boa qualidade, quando comparadas às obtidas pelo software, sendo ainda capazes de resolver um maior número de instâncias / In this dissertation the lot sizing problem in a chemical Brazilian industry was studied, with the goal to determine the products lot size to satisfy the demands, minimizing the production costs. The items can be produced on distinct parallel machines through different processes and then must be stored in exclusive tanks, used by only one product, or multipurpose tanks, when more than one product can use the tank, but not simultaneously. Two models were proposed to represent the problem, the first one aiming to minimize the price of raw material consumed in the reactions, storage product spending and the cost of discarting products when the storage tanks do not have enough capacity to store them, and the second one considering setup cost either. Computational experiments using the proposed models, with instances were generated from the data provided by the company, showed that the used optimization software was able to solve only few instances after processing for one hour. In this dissertation we propose constructives heuristics such LP-and-fix and relax-and-fix, and improving heuristics like fix-and-optimize. After performing the tests with those heuristics, it was found that some of them provided feasible solutions with good quality, when compared to the ones obtained by the software, and they were also able to solve a larger number of instances

O problema integrado de programação de produção e dimensionamento de lotes em ambiente fowshop consiste em estabelecer tamanhos de lotes de produção e alocar máquinas para processá-los dentro de um horizonte de planejamento, em uma linha de produção com máquinas dispostas em série. O problema considera que a demanda deve ser atendida sem atrasos, que a capacidade das máquinas deve ser respeitada e que as preparações de máquinas são dependentes da sequência de produção e preservadas entre períodos do horizonte de planejamento. O objetivo é determinar uma programação de produção visando minimizar os custos de preparação de máquina, de produção e de estoque. Um modelo matemático da literatura é apresentado assim como procedimentos para obtenção de limitantes inferiores. Além disso, abordamos o problema por meio de distintas versões da metaheurística Times Assíncronos (A-Teams). Os procedimentos propostos foram comparados com heurísticas da literatura baseadas em Programação Inteira Mista (MIP). As metodologias desenvolvidas e os resultados obtidos são apresentados nesta dissertação / The integrated production scheduling and lot sizing problem in a fowshop environment consists in establishing production lot sizes and alocate machines to process them inside a planning horizon, in a production line with machines arranged in series. The problem considers that demand must be met without backlogging, the capacity of the machines must be respected, machine setup are sequence-dependent and preserved between periods of the planning horizon. The objective is to determine a production schedule to minimize the setup, production and inventory costs. A mathematical model from the literature is presented as well as procedures for obtaining lower bounds. In addition, we propose to address the problem through different versions of the metaheuristic Asynchronous Teams (A-Teams). The procedures were compared with literature heuristics based on Mixed Integer Programming (MIP). The developed methodologies and the obtained results are presented in this dissertation

Production planning problems are of paramount importance within supply chain planning, supporting decisions on the transformation of raw materials into finished products. Lot sizing in production planning refers to the tactical/operational decisions related to the size and timing of production orders to satisfy a demand. The objectives of lot-sizing problems are generally economical-related, such as saving costs or increasing profits, though other aspects may be taken into account such as quality of the customer service and reduction of inventory levels. Lot-sizing problems are very common in production activities and an efficient planning of such activities gives the company a clear advantage over concurrent organizations. To that end it is required the consideration of realistic features of the industrial environment and product characteristics. By means of mathematical modelling, such considerations are crucial, though their inclusion results in more complex formulations. Although lot-sizing problems are well-known and largely studied, there is a lack of research in some real-world aspects. This thesis addresses two main characteristics at the lot-sizing context: (a) setup crossover; and (b) perishable products. The former allows the setup state of production line to be carried over between consecutive periods, even if the line is not yet ready for processing production orders. The latter characteristic considers that some products have fixed shelf-life and may spoil within the planning horizon, which clearly affects the production planning. Furthermore, two types of perishable products are considered, according to the duration of their lifetime: medium-term and short-term shelf-lives. The latter case is tighter than the former, implying more constrained production plans, even requiring an integration with other supply chain processes such as distribution planning. Research on stronger mathematical formulations and solution approaches for lot-sizing problems provides valuable tools for production planners. This thesis focuses on the development of mixed-integer linear programming (MILP) formulations for the lot-sizing problems considering the aforementioned features. Novel modelling techniques are introduced, such as the proposal of a disaggregated setup variable and the consideration of lot-sizing instead of batching decisions in the joint production and distribution planning problem. These formulations are subjected to computational experiments in state-of-the-art MILP-solvers. However, the inherent complexity of these problems may require problemdriven solution approaches. In this thesis, heuristic, metaheuristic and matheuristic (hybrid exact and heuristic) procedures are proposed. A lagrangean heuristic addresses the capacitated lot-sizing problem with setup carryover and perishable products. A novel dynamic programming procedure is used to achieve the optimal solution of the uncapacitated single-item lot-sizing problem with setup carryover and perishable item. A heuristic, a fix-and-optimize procedure and an adaptive large neighbourhood search approach are proposed for the operational integrated production and distribution planning. Computational results on generated set of instances based on the literature show that the proposed methods yields competitive performances against other literature approaches. / Problemas de planejamento da produção são de suma importância no planejamento da cadeia de suprimentos, dando suporte às decisões da transformação de matérias-primas em produtos acabados. O dimensionamento de lotes em planejamento de produção é definido pelas decisões tático-operacionais relacionadas com o tamanho das ordens de produção e quando fabricá-las para satisfazer a demanda. Os objetivos destes problemas são geralmente de cunho econômico, tais como a redução de custos ou o aumento de lucros, embora outros aspectos possam ser considerados, tais como a qualidade do serviço ao cliente e a redução dos níveis de estoque. Problemas de dimensionamento de lotes são muito comuns em atividades de produção e um planejamento eficaz de tais atividades, estabelece uma clara vantagem à empresa em relação à concorrência. Para este objetivo, é necessária a consideração de características realistas do ambiente industrial e do produto. Para a modelagem matemática do problema, estas considerações são cruciais, embora sua inclusão resulte em formulações mais complexas. Embora os problemas de dimensionamento de lotes sejam bem conhecidos e amplamente estudados, várias características reais importantes não foram estudadas. Esta tese aborda, no contexto de dimensionamento de lotes, duas características muito relevantes: (a) preservação da preparação total e parcial; e (b) produtos perecíveis. A primeira permite que o estado de preparação de uma linha de produção seja mantido entre dois períodos consecutivos, mesmo que a linha de produção ainda não esteja totalmente pronta para o processamento de ordens de produção. A ultima característica determina que alguns produtos tem prazo de validade fixo, menor ou igual do que o horizonte de planejamento, o que afeta o planejamento da produção. Além disso, de acordo com a duração de sua vida útil, foram considerados dois tipos de produtos perecíveis: produtos com tempo de vida de médio e curto prazo. O ultimo caso resulta em um problema mais apertado do que o anterior, o que implica em planos de produção mais restritos. Isto pode exigir uma integração com outros processos da cadeia de suprimentos, tais como o planejamento de distribuição dos produtos acabados. Pesquisas sobre formulações matemáticas mais fortes e abordagens de solução para problemas de dimensionamento de lotes fornecem ferramentas valiosas para os planejadores de produção. O foco da tese reside no desenvolvimento de formulações de programação linear inteiro-mistas (MILP) para os problemas de dimensionamento de lotes, considerando as características mencionadas anteriormente. Novas técnicas de modelagem foram introduzidas, como a proposta de variáveis de preparação desagregadas e a consideração de decisões de dimensionamento de lotes ao invés de decisões de agrupamento de ordens de produção no problema integrado de planejamento de produção e distribuição. Estas formulações foram submetidas a experimentos computacionais em MILP-solvers de ponta. No entanto, a complexidade inerente destes problemas pode exigir abordagens de solução orientadas ao problema. Nesta tese, abordagens heurísticas, metaheurísticas e matheurísticas (híbrido de métodos exatos e heurísticos) foram propostas para os problemas discutidos. Uma heurística lagrangeana aborda o problema de dimensionamento de lotes com restrições de capacidade, preservação da preparação total e produtos perecíveis. Um novo procedimento de programação dinâmica e utilizado para encontrar a solução ótima do problema de dimensionamento de lotes de um único produto perecível, sem restrições de capacidade e preservação da preparação total. Uma heurística, um procedimento x-and-optimize e uma abordagem por buscas adaptativas em grande vizinhanças são propostas para o problema integrado de planejamento de produção e distribuição. Resultados computacionais em conjuntos de instâncias geradas com base na literatura mostram que os métodos propostos obtiveram performances competitivas com relação a outras abordagens da literatura.

Nessa dissertação apresentamos um problema de programação da produção, motivado por uma indústria alimentícia caracterizada pela perecibilidade dos produtos, sequenciamento da produção dos lotes e pela necessidade de sincronização de recursos escassos para operação das linhas de produção. Em indústrias desse ramo, existem altos custos associados a estocagem dos produtos, a fim de evitar sua perda, de modo que é essencial a boa gestão dos processos industriais e do estoque. Modelos matemáticos de programação inteira mista foram desenvolvidos para tratar o problema, bem como o estudo da inclusão de diversas restrições da literatura para o tratamento da perecibilidade. Testes computacionais foram realizados para as validações dos modelos matemáticos, entretanto, devido à dificuldade de determinar soluções de boa qualidade pelo solver de otimização, foram propostos métodos heurísticos baseados na formulação matemática. Com o objetivo de mostrar o desempenho das heurísticas, comparamos as suas performances na resolução de instâncias da literatura e exemplares baseados no cenário produtivo da indústria com os resultados do solver. / In this dissertation we present a lot sizing and scheduling problem motivated by a food industry characterized by the perishability of the products, sequencing the production of the lots and by the need of synchronization of scarce resources for the operation of the production lines. In this type of industry, there are high costs associated with stocking the products in order to avoid their loss, so that good management of industrial processes and inventory is essential. Mathematical models of mixed integer programming were developed to treat the problem, as well as the study of the inclusion of several restrictions of the literature for the treatment of perishability. Computational tests were performed for the validations of the mathematical models, however, due to the difficulty of determining solutions of good quality by the optimization solver, heuristic methods based on the mathematical formulation were proposed. In order to show the performance of the heuristics, we compare their performances in solving instances of the literature and exemplars based on the productive scenario of the industry with the results of solver.

O setor de fundições é importante para a economia, pois produz componentes básicos para muitos outros setores, de modo que seu bom desempenho tem repercussão nos demais. Um modelo de programação inteira mista para uma fundição de mercado de pequeno porte, que visa principalmente minimizar atrasos na entrega dos pedidos, foi proposto na literatura. Neste trabalho é feito um estudo do modelo e é proposta uma nova abordagem, independente de qualquer software comercial, baseada na decomposição do problema em dois subproblemas: o planejamento da produção das ligas e o planejamento da produção dos itens. Ambos foram resolvidos por uma heurística lagrangiana baseada em transferêrencias. Testes computacionais mostraram que a abordagem proposta é capaz de gerar soluções de boa qualidade, em tempo computacional aceitável / The foundry sector is important to the economy as it produces basic components for many other sectors, to such an extent that its performance has a repercussion in other sectors. A recently published mixed integer-programming model for small market-driven foundries, which aims to minimize delays when delivering orders, was proposed in the literature. In this work, a study of this model was undertaken and a new approach is put forward, regardless of any commercial software, based on dealing with the problem in two sub problems: production planning of alloys and production planning of items. Both sub problems were solved by a Lagrangian heuristic based on transfers. Computational tests show that the approach proposed is able to generate solutions of good quality in acceptable computational time

O problema de dimensionamento de lotes determina um plano de produção que apoia às tomadas de decisões, a médio prazo, em meios industriais. Este plano de produção indica as quantidades de cada item que devem ser produzidas em cada período do horizonte de planejamento, de acordo com um objetivo dado e satisfazendo a demanda dos clientes. Diversos métodos de solução foram propostas na literatura, considerando a dificuldade de solução de algumas classes de problemas e a necessidade de métodos que gerem soluções de alta qualidade em um tempo computacional adequado. Neste trabalho, abordamos heurísticas baseadas na formulação matemática (LP-and-fix, relax-and-fix e fix-and-optimize), uma metaheurística (algoritmo de abelhas) e dois métodos híbridos, utilizados na solução de dois problemas distintos de dimensionamento de lotes multiestá- gio com limitação de capacidade. Consideramos também, a utilização de três formulações da literatura, para verificar a influência de cada uma sobre as abordagens de solução verificadas. Os resultados computacionais demonstraram que os métodos baseados na formulação matemática do problema se mostraram eficientes, mas limitados normalmente a ótimos locais, enquanto os métodos híbridos puderam superar estes ótimos locais, utilizando conceitos da metaheurística algoritmo de abelhas para isto. Além disso, pudemos verificar a influência de uma formulação \"forte\" sobre as soluções geradas pelas abordagens de solução, demonstrando que métodos baseados em relaxação linear conseguem obter maiores vantagens deste tipo de formulação, mas outras abordagens podem ou não obter estas vantagens, dependendo do problema abordado / The lot-sizing problem determines a production plan, which supports the decision making, in the medium term, at the industrial environment. This production plan indicates the amounts of each item to be produced in each period of the planning horizon, according to a given objective and satisfying customer\'s demand. Diverse solution methods have been proposed in the literature, considering the difficulty of solving some problem classes and the need of methods to generate solutions quickly. In this work, we develop matheuristics (LP-and-fix, relax-and-fix and fix-and-optimize), one metaheuristic (bees algorithm) and two hybrid methods, used to solve two different multilevel capacitated lot-sizing problems. We also consider the use of three different formulations of the literature to verify the influence of each one on the solutions approaches. The computational results show that the matheuristics proved to be efficient, but usually limited to local optima, while the hybrid methods could escape from these local optima, using concepts of bees algorithm to do this. Additionally, we test the effect of a tight formulation on the solutions approaches, demonstrating that LP-based heuristics can obtain further advantages from this type of formulation, but other approaches can take these advantages, depending on the problem addressed

Neste trabalho, abordamos métodos de resolução para o problema de dimensionamento de lotes que contempla o planejamento da produção de vários produtos em múltiplas máquinas. A fabricação dos produtos consome tempo de produção e preparação de uma capacidade de produção limitada. A demanda pelos produtos é conhecida e pode ser atendida com atraso durante um horizonte de planejamento finito. O objetivo é minimizar a soma dos custos de produção, preparação para a produção, estoque dos produtos e atraso na entrega destes. Em uma primeira etapa, desenvolvemos uma busca tabu determinística baseada em outra, aleatória, que foi apresentada na literatura. Com isso, realizamos uma análise sobre a influência de fatores aleatórios sobre heurísticas do tipo busca tabu quando aplicadas ao problema estudado. Posteriormente, desenvolvemos um método híbrido baseado em busca tabu, branch-and-cut e programação linear para a resolução do problema. Nos testes computacionais realizados, o método proposto mostrou-se competitivo quando comparado a outras heurísticas apresentadas na literatura / This paper proposes two methods to solve the capacitated lot-sizing problem with multiple products and parallel machines. The manufacturing of products consumes machines capacity (production time and setup time), which is scarce. The demand for the products is known and can be met with backlogging. The objective is to minimize the sum of production, setup, holding and backlog costs. In a first step, we developed a deterministic tabu search heuristic based on a random version from the literature and then conducted an analysis of the influence of random factors on tabu search heuristics when applied to solve the studied problem. Subsequently, we designed a hybrid method based on tabu search, branch-andcut and linear programming. Computational experiments show that this hybrid method is competitive with other heuristics presented in the literature

A indústria de fundição produz uma vasta gama de itens com presença na cadeia produtiva de vários setores da economia. São gerados pelo setor, desde itens simples de uso doméstico até itens sofisticados, utilizados por indústrias de base e pelo setor de autopeças. Por ser um segmento muito importante para a economia brasileira, estudos visando melhorar sua eficiência são fundamentais para assegurar sua competitividade em relação ao cenário mundial. Segundo a literatura, um dos principais fatores que influenciam sua produtividade é o planejamento da produção. Nos últimos anos, os investimentos nesta área vem aumentando e tem recebido mais atenção do ponto de vista acadêmico. Esta dissertação aborda o planejamento da produção em fundições de pequeno porte, cujas principais decisões são: decidir quais ligas fundir nos fornos disponíveis e quais itens devem ser vazados a partir das ligas fundidas. Uma questão ainda não considerada na literatura é a obrigatoriedade de completar a produção de todos os itens de um pedido para que este seja considerado atendido e entregue ao cliente. No entanto, em muitos casos reais, um pedido não pode ser atendido parcialmente, ou seja, os itens que compõem esse pedido podem fazer parte de um mesmo item final. Em outros casos, o pedido pode ser atendido parcialmente, mas incorre-se em custos adicionais de expedição. Esta dissertação busca preencher esta lacuna, para tanto, propomos: (1) um modelo matemático para tratar o problema de planejamento da produção de pedidos em fundições de pequeno porte; (2) um modelo para tratar a possibilidade de múltiplas entregas para o problema estudado. Além disso, também é proposta uma heurística Relax-and Fix (relaxe-e-fixe) para a solução do problema integrado / The foundry industry produces plenty of different items present in various sectors of the economy. Such items range from simple household gadgets to sophisticated devices used by basic industries and the auto parts sector. This industry is important for the Brazilian economy and studies aiming at the improvement of its efficiency are fundamental to ensure its competitiveness worldwide. As highlighted in the literature, an important factor that influences the production in the sector is the produiction planning.; In recent years, the investments in this area have been increasing and more attention has been drawn by academic studies. This dissertation deals with the production planning in small foundries, whose major decisions are the determination of the alloys to the merged and items to be produced. A question that still has not considered in the literature is the obligation to complete the production of the orders to be delivered to the client. However, in many real cases, an order cannot bi partially delivered, that is, the pieces, which are parts of the order, may be pats of the final product. In other cases, the order may be partially delivered, but with additional expedition costs. In this dissertation the objective is close that question, so we propose: (1) a mathematical model for production-planning problem of complete orders for small foundry industry; (2) a mathematical model to treat the possibility of partial delivery to the sama problem. Furthermore, we proppose a Relax-and-Fix heuristic for the integrated model

Orientador: Silvio Alexandre de Araujo / Coorientadora: Adriana Cristina Cherri / Banca: Sonia Cristina Poltrooniere Silva / Banca: Roberto Fernandes Tavares Neto / Resumo: Dois problemas fundamentais surgem no planejamento da produção de muitos processos produtivos: o problema de dimensionamento de lotes e o problema de corte de estoque. Geralmente, as empresas tratam estes problemas separadamente, porém, ao considerá-los de maneira integrada, é possível obter melhores resultados. Neste trabalho, investiga-se o problema integrado de dimensionamento de lotes e corte de estoque tridimensional aplicado a uma indústria de colchões, visando à redução de custos e desperdícios. É proposto um modelo matemático de programação inteira mista para a resolução do problema. Testes computacionais com base em dados coletados em uma indústria do setor foram realizados, permitindo comparar as soluções obtidas pelo modelo e as soluções adotadas pela indústria. Testes adicionais foram realizados com dados aleatórios, a fim de avaliar o comportamento do modelo para diferentes casos. Os resultados indicam que o modelo apresenta um bom desempenho, reduzindo os custos da função objetivo para diferentes conjuntos de testes. Com base nos resultados, algumas direções interessantes podem ser exploradas pela indústria, como por exemplo, ao aumentar o número de padrões de corte, aumenta-se o número de combinações possíveis para o corte, resultando em melhor aproveitamento de material e redução nos custos. / Abstract: Two fundamental problems arise in the production planning of many productive processes: the lot-sizing problem and the cutting stock problem. Generally, companies deal with these problems separately, but by considering them in an integrated way, it is possible to obtain better results. In this paper, the integrated lot-sizing and three-dimensional cutting stock problem applied to a mattress industry is investigated, aiming at reducing costs and waste. It is proposed a mathematical model of mixed integer programming for the problem resolution. Computational tests based on data collected in an industry of the sector were carried out, allowing to compare the solutions obtained by the model and the solutions adopted by the industry. Additional tests were performed with random data in order to evaluate the behaviour of the model for different cases. The results indicate that the model performs well, reducing the objective function costs for different sets of tests. Based on the results, some interesting directions can be explored by the industry, for example, by increasing the number of cutting patterns, the number of possible combinations for cutting is increased, resulting in better material utilization and reduction in costs. / Mestre

Orientador: Silvio Alexandre de Araujo / Banca: Maria do Socorro Nogueira Rangel / Banca: Pedro Munari / Banca: Mauricio Cardoso de Souza / Banca: Edson Luiz França Senne / Resumo: O problema de dimensionamento de lotes é um problema de otimização da produção e consiste em determinar a quantidade de produtos a serem produzidos em cada período ao longo de um horizonte de tempo nito, de modo a atender uma demanda e otimizar uma função objetivo, por exemplo, minimizar os custos. Esta tese aborda duas extensões diferentes do problema de dimensionamento de lotes padrão. Na primeira parte, considerase o problema de dimensionamento de lotes com vários itens, tempos de preparação e máquinas paralelas distintas, e na segunda parte, o problema de dimensionamento de lotes com vários itens e preparação crossover. Para a primeira parte desta tese, em que estuda-se o problema de dimensionamento de lotes com máquina paralelas, o objetivo é aplicar diferentes métodos de solução que utilizam relaxação Lagrangiana e decomposição de Dantzig-Wolfe para obter limitantes inferiores de alta qualidade e desenvolver heurísticas Lagrangianas para obter boas soluções factíveis (limitantes superiores). Baseado em uma reformulação forte do problema como um problema de caminho mínimo e diferente da abordagem tradicional em que as restrições de ligação são as restrições de capacidade, utiliza-se as restrições de uxo, isto é as restrições de demanda, como as restrições de ligação. O objetivo desta abordagem é obter limitantes inferiores de alta qualidade e para tanto, utiliza-se três métodos de solução diferentes. No primeiro a relaxação Lagrangiana é aplicada as restrições de uxo. Para os outros dois resolve-se o problema mestre aplicando métodos de solução diferentes que combinam relaxação Lagrangiana e decomposição de Dantzig-Wolfe de forma hibrida. Duas heurísticas primais, baseadas em transferências de produção, são utilizadas para gerar soluções factíveis. Experimentos computacionais utilizando conjuntos de dados da literatura são apresentados e mostram que os métodos de... / Abstract: The lot sizing problem is a production optimization problem and consists of determining the quantity of products to be produced in each period of a nite time horizon, in order to meet the demand and optimize an objective function, for example, to minimize costs. In this thesis we address two di erent extensions of the standard lot sizing problem. In the rst part we consider the capacitated lot-sizing problem with multiple items, setup time and unrelated parallel machines and, in the second one, the capacitated lot sizing problem with multiple items and setup crossover. For the rst part of this thesis where we study the lot sizing problem with unrelated parallel machines, the aim is to apply di erent solution methods that use Lagrangian relaxation and Dantzig-Wolfe decomposition to obtain high quality lower bounds and develop Lagrangian heuristics to obtain good feasible solutions (upper bounds). Based on a strong reformulation of the problem as a shortest path problem and unlike in the traditional approach in which the linking constraints are the capacity constraints, we use the ow constraints, i.e. the demand constraints, as linking constraints. The aim of this approach is to obtain high quality lower bounds and for this we have used three di erent solution methods. In the rst one the Lagrangian relaxation is applied to the ow constraints. For the other two we solve the master problem applying solution methods that combine Lagrangian relaxation and Dantzig-Wolfe decomposition in a hybrid form. Two primal heuristics, based on transfers of production quantities, are used to generate feasible solutions. Computational experiments using data sets from the literature are presented and show that the solution methods produce lower bounds of excellent quality and competitive upper bounds, when compared with the bounds produced by other methods from the literature and by a high-performance MIP software... / Doutor