Tese de mestrado integrado. Engenharia Informática e Computação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2009

Mestrado Integrado. Engenharia Informática e Computação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2011

Estágio realizado no INESC-Porto e orientado pelo Eng.º Mauro Augusto da Rosa / Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores - Major Energia. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores - Major Energia. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

Estágio realizado na Universidade de Aveiro e orientado pelo Prof. Doutor Nuno Lau / Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

Tese de doutoramento. Engenharia Industrial e Gestão. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

Tese de doutoramento. Engenharia Electrotécnica e de Computadores. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2005

Magíster en Gestión de Operaciones. Ingeniero Civil Industrial / Este trabajo se presenta una heurística basada en métodos de particionamiento para el diseño de zonas de reparto para los carteros de Correos de Chile. La heurística es una elaboración propia, basada en métodos de localización y clusterización con restricciones de equidad de carga de la jornada laboral. La empresa Correos de Chile es una empresa que mueve más de 250 millones de cartas y paquetes anualmente a lo largo de todo el país, para lo cual cuenta con cerca de 2.300 carteros para los envíos postales. Cada uno de estos carteros es responsable de una zona de reparto denominada cuartel. Estas zonas han sido consecuencia de una lenta evolución histórica y de manera aislada en cada comuna, y constituye un problema complejo debido a su gran tamaño. Mas aún, los parámetros que caracterizan el problema son dinámicos: crecimientos de las zonas urbanas, variaciones de tráfico de correspondencia, etc. El tráfico de correspondencia varía por código postal y está caracterizada según los diferentes tipos de productos ofrecidos por la empresa (Carta Normal, Carta Certificada, Carta+, etc.), y tiene componentes de cantidad de envíos y tiempos de distribución, además de contar con factores geográficos y topográficos en las zonas de reparto. La heurística propuesta se hace cargo del diseño de las zonas de reparto, equilibrando la carga entre cuarteles proveniente de la suma de las cargas de los códigos postales (CPs) que lo conforman. Para lo anterior se desarrolla un algoritmo que genera un grafo que representa las calles y CPs de cada comuna. Luego se desarrolla la heurística que asigna todos los CPs a los cuarteles más cercanos, y luego los traspasa entre cuarteles para equilibrar la carga. Esta heurística fue probada en la comuna de Viña del Mar y Concón, cuya instancia tiene 11.831 códigos postales y 63 cuarteles a generar. Utilizamos dos mediciones de carga para la generación de las zonas de reparto, una que depende de la demanda, tamaño, tipo de inmbueble, entre otros, y la segunda que depende de la cantidad de puertas pertenecientes a cada código postal. La heurística permite obtener distintas soluciones factibles que garantizan equidad, lo cual permite a los tomadores de decisiones flexibilidad para seleccionar el diseño de los cuarteles.

Problemas de escalonamento ocorrem com freqüência, principalmente em empresas de manufatura. Entretanto, na maioria das vezes, ferramentas matemáticas de apoio à decisão são pouco utilizadas, pois requerem profissionais capacitados, softwares caros e computadores muito potentes. Esta dissertação tem como objetivo mostrar uma heurística capaz de reduzir a quantidade de fôrmas na indústria calçadista. Inicialmente, foram comparadas as soluções fornecidas pela heurística com as soluções obtidas a partir do modelo matemático de programação linear, com a finalidade de verificar o quão próximas estão ambas as respostas. Em seguida, foram comparadas a solução fornecida pela heurística e a solução presentemente adotada por uma empresa de calçados denominada de Empresa de Calçados X. Os principais resultados obtidos foram: a) o resultado fornecido pela heurística apresenta menos de 10% de acréscimo no número de pares de fôrmas em relação ao resultado fornecido pelo modelo matemático de programação linear inteira tipo 0/1; b) a solução fornecida pela heurística reduz, em média, 23,4% a quantidade de fôrmas necessárias, podendo chegar próximo a 40%. Isto pode trazer uma estimativa de redução anual na ordem de R$ 288.100,00; c) o percentual de redução na quantidade de pares de fôrmas é variável, dependendo de cada caso.

Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2017-02-02T17:10:41Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1372371 bytes, checksum: e21c73e29ad9a1b730b3b0e4adaaff46 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-02T17:10:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1372371 bytes, checksum: e21c73e29ad9a1b730b3b0e4adaaff46 (MD5) Previous issue date: 2016-07-06 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O Problema de Roteamento de Veículos (PRV) é um problema clássico de Otimização Combinatória bastante estudado na literatura devido a sua importância prática. O PRV Periódico (PRVP), abordado neste trabalho, é uma variante do PRV no qual um conjunto de clientes devem ser visitados uma ou mais vezes para atender suas demandas durante um horizonte de tempo composto de vários dias. Os dias de visita/atendimento não são fixados a priori. Uma lista de dias possíveis (agenda de visitas) é associada a cada cliente. O objetivo é determinar os dias de visita de cada cliente e as rotas dos veículos para cada dia do horizonte de tal maneira que a distância total de percurso dos veículos e os custos associados com utilização dos mesmos sejam minimizados. O PRVP é um problema que pertence à classe NP-difícil. Neste trabalho, para resolvê-lo, são desenvolvidos três métodos de otimização: Proximity Search (PS), Ite- rated Local Search (ILS) e Particle Swarm Optimization (PSO). PS é um método genérico que faz uso do modelo de Programação Inteira do problema para melhorar iterativamente uma solução inicial. Em vez de modificar as restrições do modelo com o objetivo de reduzir o espaço de busca, o PS modifica a função objetivo do modelo para tornar a busca mais fácil. Os métodos ILS e PSO são meta-heurísticas de busca em vizinhança e populacional/evolutiva, respectivamente. Os desempenhos dos métodos propostos são analisados em instâncias de pequeno e grande porte geradas neste trabalho, e também em instâncias disponíveis na literatura. O desempenho do PS é comparado com o solver CPLEX, que resolve o modelo original do problema. As meta-heurísticas desenvolvidas são comparadas entre si e também são comparadas com algumas heurísticas da literatura. Os experimentos computacionais mostram que os métodos propostos são eficientes, competitivos e rápidos. / The Vehicle Routing Problem (VRP) is a classic problem of Combinatorial Optimi- zation extensively studied in the literature because of its practical importance. The Periodic VRP (PVRP), discussed in this work, is a variant of VRP in which a group of customers should be visited one or more times to meet their demands over a time horizon composed of several days. The days to visit a customer are not initially fixed. A possible list of days (visits schedule) is associated with each customer. The objective problem is to determine the set of days to visit each customer and determine the routes of the vehicles for each day of the planning horizon such that the total distance of the vehicle route and costs associated with use of them are minimized. The PVRP is a problem that belongs to the NP-hard class. In this work, three optimization methods are developed to solve the problem: Proximity Search (PS), Iterated Local Search (ILS) and Particle Swarm Optimization (PSO). PS is a generic method that makes use of the Integer Programming Problem model to iteratively improve an initial solution. Instead of modifying the model restrictions intended to reduce the search space, the PS changes the objective function to make the search easier. The ILS and PSO methods are meta-heuristic search in the neighborhood and population / evolutionary, respectively. The performances of the proposed methods are analyzed using small and large instances generated in this work, and also for instances available in the literature. The performance of PS is compared with CPLEX solver, which solves the original problem formulation. The developed meta-heuristics are compared to each other and are also compared with some heuristics from the literature. The computational experiments show that the proposed methods are efficient, competitive and fast.