Nesta tese é realizado um estudo de caso em uma indústria química brasileira, no qual busca-se representar características da tomada de decisões para a programação da produção em plantas de bateladas. Para isso, foi proposto um modelo matemático do tipo MIP (Mixed Integer Programming) que considerou a disponibilidade de matérias-primas, múltiplas tarefas produtivas para um mesmo produto, tanques de armazenamento multiproduto, envase de produtos e demanda de produtos a granel e envasados. O objetivo principal desse estudo era permitir a obtenção de soluções compatíveis com a prática da empresa em tempo de processamento viável. A partir desse estudo de caso, foi efetuado um segundo estudo com objetivo de avaliar o desempenho de formulações matemáticas para a resolução de um problema de programação da produção. Foram considerados modelos clássicos das comunidades científicas de pesquisa operacional e de engenharia de sistemas de processo, além de um terceiro modelo desenvolvido a partir de conceitos dessas duas comunidades. Algumas características do estudo de caso não foram retratadas, como o consumo de matérias-primas e o envase dos produtos, porém, foram consideradas duas características comumente observadas em problemas da indústria de processos: bateladas com quantidade produzida flexível e tarefas que produzem mais de um produto. Por fim, um terceiro estudo foi realizado com base no estudo de caso da indústria química brasileira, porém, com um foco decisões mais próximas ao nível tático. Sendo assim, foi considerado apenas o dimensionamento de lotes, sem o sequenciamento da produção. Por outro lado, foram acrescentadas características pertinentes à aquisição de matérias-primas, como custos das matérias-primas e descontos por quantidade adquirida. O objetivo deste último trabalho era avaliar a influência da integração das decisões de dimensionamento de lotes e de aquisição das matérias-primas nos custos da cadeia produtiva durante todo o horizonte de planejamento. / In this thesis we developed a study case in a Brazilian chemical industry, in which the aim was to represent the characteristics of decision-making for production scheduling in batch plants. For this, a mixed integer programming model was proposed to consider the availability of raw materials, multiple productive tasks for the same product, multi-product storage tanks, product packaging and demand for products in bulk and packaged. The main objective of this study was develop a model that is able to obtain solutions that clould be used in practice for this chemical industry in viable processing time. From this study case, a second work was carried out to evaluate the performance of mathematical formulations to solve a problem of production scheduling. Classic models of operational research and process system engineering communities were considered, and a third model was developed from concepts of these two communities. Some features of the case study were not modelled, such as the consumption of raw materials and the product packaging, however, two characteristics usually present in process industries were considered: flexible batch production quantity and multi-product task production. Finally, a third study developed based on the study case of the Brazilian chemical industry, but with focus on decisions more familiar to the tactical level. Thus, only lot sizing was modelled, without production scheduling. On the other hand, features relevant raw material purchasing were included, such as raw material costs and discounts for quantity purchased. The objective of this last work was to evaluate the influence of integrating lot sizing decisions and raw material purchasing decisions in the overall costs of the production chain during the entire planning horizon.

Thesis. 1978. Ph.D.--Massachusetts Institute of Technology. Dept. of Electrical Engineering and Computer Science. / MICROFICHE COPY AVAILABLE IN ARCHIVES AND ENGINEERING. / Vita. / Bibliography: leaves 136-144. / Ph.D.

Les progrès dans l'architecture de réseau informatique ajoutent continuellement de nouvelles fonctionnalités aux problèmes de routage des véhicules. Dans cette thèse, le problème de tournée des véhicules avec la collecte de donnée sans fil (WT-VRP) est étudié. Il recherche un itinéraire pour le véhicule chargé de collecter des informations auprès des stations ainsi qu'un planning efficace de collecte d'informations. La nouvelle fonctionnalité ajoutée ici est la possibilité de récupérer des informations via une transmission sans fil, sans visiter physiquement les stations du réseau. Le WT-VRP a des applications dans la surveillance sous-marine et la surveillance environnementale. Nous discutons les critères pour mesurer l'efficacité d'une solution et proposons des formulations de programmation linéaire en nombre entier mixte pour résoudre le problème. Des expériences computationnelles ont été réalisées pour accéder à la complexité numérique du problème et pour comparer les solutions selon les critères proposés. Ensuite, nous avons renforcé certains modèles ainsi que considéré différentes suppositions pour le réseaux sans fils. Finalement, pour être capable de résoudre le problème dans des réseaux de grande échelle, nous avons développés des méthodes heuristiques pour le WT-VRP. / The vehicle routing problem is one of the most studied problems in Operations Research.Different variants have been treated in the past 50 years and with technologicaladvances, new challenges appear. In this thesis, we introduce a new variation of theVRP appearing in wireless networks. The new characteristic added to this well-knowproblem is the possibility of pick-up information via wireless transmissions. In the contextconsidered here, a unique base station is connected with the outside and a vehicleis responsible for collecting information via wireless connection to the vehicle when it islocated in another sufficiently close station. Simultaneous transmissions are permitted.Time of transmission depends on the distance between stations, the amount of informationtransmitted, and other physical factors (e.g obstacles along the way, installedequipment). Information to be sent outside of the network is continuously generatedin each station at a constant rate. The first contribution of this thesis is the introductionof a mixed ILP formulation for a variation in which it is only possible to send all theinformation or nothing during a wireless transmission. For this model three differentstrategies are investigated: maximizing total amount of information extracted an theend of the time horizon; maximizing the average of the information in the vehicle ateach time point; and maximizing the satisfaction of each station at the end of the timehorizon. Each strategy is translated as a different objective function for the mixed ILPformulation. The problem is then reformulated by accepting the option of sending onlypart of the information during a wireless transmission and considering only the firststrategy,(i.e. maximizing the amount of information extracted at the end of the horizontime). For this new version, we present three mixed ILP formulations, each one withadvantages and disadvantages. These mixed ILP models are compared according to theCPU time, amount of information collected, gap of unresolved instances, etc. Becausein real life we need to solve problems with a large number of stations, in this thesis,we also propose heuristics methods for the second version of the problem introduced.We build some heuristics that do not depend on the mixed ILP model (as for exampleGreedy heuristics) and also matheuristcs. In our matheuristics our best model (a vehicleevent model) is used as a base for the development of construction of Heuristics aswell as local search heuristics.

O planejamento da produção é uma atividade que avalia decisões para um melhor uso dos recursos disponíveis, visando satisfazer aos objetivos produtivos da empresa ao longo de um horizonte de planejamento. Este trabalho enfoca o problema de dimensionamento de lotes com restrições de capacidade (PDLC), que é uma das tarefas centrais envolvidas no planejamento da produção. O PDLC visa determinar o tamanho dos lotes a serem produzidos em períodos de tempo de um horizonte de planejamento. Os PDLC estudados neste trabalho contemplam duas características importantes: a presença de múltiplos itens e a existência de tempos de preparação para as máquinas. Além disso, são consideradas restrições de capacidade e situações onde o atraso para atender a demanda é permitido (backlogging). Alguns dos modelos estudados permitem que a preparação do ambiente de produção para um dado item possa ser mantida de um período para o seguinte, o que propiciaria a economia de até uma preparação a cada período. Esta característica é chamada de preservação de preparação (carry-over). Também existem situações onde a preparação de uma máquina começa em um período e termina no período seguinte. Na literatura, esta característica é chamada de set-up crossover. Este trabalho tem três metas centrais: a) avaliar diferentes configurações do software comercial ILOG CPLEX 11 para a solução dos PDLC estudados; b) estudar a influência na solução dos PDLC quando se acrescenta a possibilidade de atraso na demanda, de preservação de preparação e de set-up crossover; c) aplicar local branching para resolver os problemas estudados. Para resolver as instâncias propostas, foram utilizados o software comercial ILOG CPLEX 11 e um programa em C++ que foi desenvolvido neste trabalho. Foram utilizados exemplos encontrados na literatura para avaliar as propostas, e bons resultados foram obtidos / The production planning is an activity that evaluates the decision for a better use of the available resources, in order to satisfy the productive objectives of the company over a planning horizon. This work focuses on the capacitated lot-sizing problem (CLSP), which is one of the central tasks involved in production planning. The CLSP means to determine the size of the lots to be produced in time periods of a planning horizon. The CLSP studied in this work contemplate two complicating characteristics: the presence of multiple items and the existence of set-up times for the machines. Besides that, capacity constraints and situations where backlog of the demand is allowed are also considered (backlogging). Some of the studied models allow the set-up of the production environment for a given item to be carried over to the next period, which could result in economy of a set-up in each period (carry-over). There are situations where the set-up of a machine starts in one period and crosses over to the next period (set-up crossover). This work has three main goals: a) evaluate different configurations of the commercial software ILOG CPLEX 11 to solve the different kinds of CLSP studied; b) study the influence of the solution of the CLSP when you consider the possibility of backlogging, set-up carry-over and set-up crossover; c) apply local branching to solve the studied problems. To solve the proposed instances, we used the commercial solver ILOG CPLEX 11 and the program in C++ developed in this work. The examples used to test both programs are found in the literature, and good results were obtained

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

Este texto trata de um dos temas fundamentais no planejamento de produção, o problema de dimensionamento de lotes de um único item. Uma descrição sucinta e informal do problema segue abaixo. Considere um intervalo de tempo dividido em períodos e que a cada período de tempo está associada a demanda de um item. Dados os custos e as eventuais restrições na produção e no armazenamento, determine os períodos em que se produzirá e em que quantidade para que as demandas sejam atendidas com o menor custo possível, respeitando as restrições impostas. Apresentamos aqui resultados sobre a estrutura ótima do problema, sobre complexidade e algoritmos para os casos básicos do problema / This text studies one of the core subjects in production planning, the single-item lot-sizing problem. A brief and informal description of this problem follows below. Considering a time interval split into time periods and that there is a demand of an item associated with each time period. Given production and holding costs and possibly production and holding restrictions, determine in which periods the production must occur and in which quantity, in order to attend the demands with a minimum cost, without violate any restriction. Here, it will be shown some results about the optimal structure of the problem, about the complexity and algorithms for the simpler cases

O conteúdo deste trabalho trata da formulação para solução do problema de otimização estrutural com minimização de massa em estruturas unifilares, sujeitas a restrição de tensão, flambagem das barras isoladas e fadiga. São considerados três casos de otimização: paramétrica, de forma e dimensional. Os problemas de singularidades nas restrições de tensão e flambagem são evitados através de uma formulação que faz uso de programação inteira para solução do problema. Outra singularidade encontrada na otimização topológica é a singularidade na matriz de rigidez da estrutura. Este problema foi evitado através de uma formulação que considera a existência de matriz de rigidez regular como restrição do problema. O método de solução utilizado para resolver problema de otimização é o método dos algoritmos genéticos. As restrições do problema são impostas através da penalização da função objetivo. O método de solução mostrou-se adequado para solução dos problemas estudados. A formulação implementada é validada através da solução de problemas clássicos de otimização estrutural. Os resultados obtidos são comparados com a literatura onde verificou-se a coerência dos mesmos. Após realizar a validação, a formulação é utilizada em um estudo que tem como base uma estrutura real: uma torre de queima de gases (flare) oriundos do processo de extração e armazenagem de petróleo em uma unidade flutuante. Para o problema da torre as restrições foram determinadas com base em critérios de falha estabelecido na norma DNV. A otimização do flare permitiu minimizar a massa da estrutura sem que os critérios de falha fossem violados. Verificou-se que a metodologia proposta é adequada para solução com grande número de restrições e com diversos casos de carregamento. / The purpose of this work is the development of a methodology to solve the structural optimization problem of frame structures subject to stress, buckling of isolated members, and fatigue constraints. Three types of structural optimization problems are considered: sizing, shape and topological. The stress and buckling singularity problems are avoided by an integer design variable formulation, using integer programing to obtain the optimization problem solution. Another issue found in optimization problems is the stiffness matrix singularity. The proposed formulations include the linear system stability as a constraint in the optimization problem. A genetic algorithm is used to solve the general optimization problem. All constraints of the problem are included with a penalization equation. The results show that genetic algorithm is a good approach to solve the proposed formulation. The proposed formulation is tested for solving classical optimization problems. The obtained results are consistent with the literature. A real engineering problem is solved with proposed methodology: a gas burning tower (flare). In this problem, all constraints are based on failure criteria recommended by DNV standards. The structural optimization of this problem shows that structural mass minimization is possible without violating the failure criteria. It is observed that solution methodology deals successfully with problems with multiple constraints and load cases

Nesta dissertação, discute-se o problema de otimização de carteiras de investimento para estratégia passiva de Index Tracking. Os objetivos principais são (i) apresentar um modelo de otimização de Index Tracking e (ii) a solucionar esse modelo com uso do método heurístico de Algoritmos Genéticos (AG) para formação de carteiras com número reduzido de ativos. O índice de referência utilizado é o Ibovespa, para o período de Janeiro/2009 a Julho/2012, com um total de 890 observações diárias de preços. A partir de uma amostra de 67 ativos, são formadas carteiras sem limite de ativos e limitadas a 40, 30, 20, 10 e 05 ativos; os intervalos de rebalanceamento das carteiras são 20, 40 e 60 períodos (dias úteis), ou seja, rebalanceamento mensal, bimestral e trimestral. É verificado que, para essa amostra, não é possível formar carteiras de 20 ou menos ativos via otimização direta com o solver Cplex com menos de 1 hora de processamento e gap abaixo de 5%. Com uso da heurística de Algoritmos Genéticos, são formadas carteiras de 10 e 05 ativos com tempo de processamento em torno de 5 minutos; nesse caso, o gap médio fica abaixo de 10% para ambos os tipos de carteira. E, com tempo de processamento do AG um pouco maior, em torno de 8 minutos, o algoritmo fornece soluções para carteiras de 10 e 05 ativos com gap médio abaixo de 5%. / In this master’s thesis it is discussed the portfolio optimization problem using the passive investment strategy of Index Tracking. The main goals are (i) to present an optimization model for the Index Tracking problem and (ii) to solve this model using the heuristic approach of Genetic Algorithms (GA) to create portfolios with reduced amount of stocks. The benchmark used is the Ibovespa Index (main reference for the Brazilian Stock Market), during the period from January/2009 to July/2012 (using a total of 890 daily stock prices). The sample contains 67 assets, and the model is used to build portfolios without limit in the amount of assets and portfolios limited to 40, 30, 20, 10 and 05 assets; the ranges of time to rebalance the portfolios are 20, 40, and 60 trading days, which means to rebalance monthly, bimonthly and quarterly. The results show that, considering this sample, it is not possible to build portfolios with 20 stocks (or less than 20) through direct optimization using the solver Cplex with computational processing time less than 1 hour and results with gap below 5%. On the other hand, using the Genetic Algorithms heuristic approach, portfolios limited to 10 and 05 stocks are built with computational time close to 5 minutes; for both types of portfolio, the solutions provided by the GA have average gap below 10%. Also, with a computational time slightly bigger, close to 8 minutes, the algorithm provides solutions with average gap below 5% for portfolios limited to 10 and 05 stocks.

Optimization plays an important role in many methods routinely used in statistics, machine learning and data science. Often, implementations of these methods rely on highly specialized optimization algorithms, designed to be only applicable within a specific application. However, in many instances recent advances, in particular in the field of convex optimization, make it possible to conveniently and straightforwardly use modern solvers instead with the advantage of enabling broader usage scenarios and thus promoting reusability. This paper introduces the R Optimization Infrastructure which provides an extensible infrastructure to model linear, quadratic, conic and general nonlinear optimization problems in a consistent way. Furthermore, the infrastructure administers many different solvers, reformulations, problem collections and functions to read and write optimization problems in various formats. / Series: Research Report Series / Department of Statistics and Mathematics

O problema de alocação de aeronaves a voos, ou tail assignment problem (TAP), consiste em determinar qual aeronave realizará cada voo da malha de uma empresa aérea, visando a minimizar o custo total da operação e respeitando diversas restrições de conectividade de voos, permanência de aeronaves no solo, serviços obrigatórios de manutenção, limitações técnicas e desempenho de aeronaves, conexões de passageiros e tripulantes e famílias com diversos modelos de aeronaves. Este trabalho apresenta um modelo matemático exato e um método heurístico para a solução do TAP considerando todas as restrições citadas, o que não ocorre com os modelos encontrados na literatura. Os modelos desenvolvidos, baseados em programação linear inteira e na meta-heurística Busca Tabu, foram aplicados a problemas reais, extraídos da malha de uma empresa aérea brasileira, operadora de 35 aeronaves e cerca de 210 voos diários. Os resultados obtidos são compatíveis com a operação da empresa e apresentam ganhos em relação ao método de alocação de aeronaves utilizado na operação diária. Os tempos de processamento para solução pelo método exato são excessivamente longos, indicando que o método heurístico é mais adequado para a utilização em empresas aéreas, com resultados adequados obtidos em tempos de processamento satisfatórios. / The problem known as Aircraft Assignment or Tail Assignment Problem (TAP) is the problem of assigning flights to each aircraft of an airline\'s fleet, aiming at minimizing the total operating cost while complying with several constraints, such as network connectivity, aircraft time on ground, mandatory maintenance services, aircraft technical restrictions, passengers and crew connections, aircraft performance and aircraft families with more than one type. This work presents a deterministic mathematical model and a heuristic method to solve the TAP considering all constraints listed above, what does not happen with the models found in the literature. The proposed methods, based on mathematical integer programming and on the Tabu Search metaheuristic, were applied to problems obtained from the network of a Brazilian airline, operating 35 aircraft and around 210 daily flights. The results show the models are suitable to solve the problem and savings are observed when compared to the current assignment method. The long processing times intrinsic to the deterministic method show the heuristic method is more suitable for use in airlines, with suitable results obtained at acceptable computational times.