Made available in DSpace on 2016-06-02T19:52:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 6045.pdf: 14667118 bytes, checksum: f13a2c0983ea271f2e60ed298b158806 (MD5) Previous issue date: 2014-05-26 / Agência Nacional de Petróleo / This work studies the ship routing and scheduling problem in oil transportation from offshore platforms to inland terminals. It is motivated by a real situation in a Brazilian oil company. Brazil is one of the world's greatest oil producers and has around 80% of its oil explored in offshore mode. Thus, transportation costs play an important role in achieving operational excellence, and the recent growth trends for oil exploration in Brazil has transformed its operations and demanded agile and effective decision support systems for addressing the oil sector dynamism. This work's goal consists in developing and applying an optimization-based approach using a mixed integer linear programming model in real decision-making situations, along with a solution method based on mathematical programming (MIP-heuristics) in order to solve the model, such as relax-and-fix. The proposed model is inspired in a problem formulation for pickup and delivery with time windows (PDPTW) and heterogeneous fleet, where costs incurred for fuel consumption and fleet contracts is the objective function to be minimized. The pickup and delivery pairs are predetermined and the model's main decision refers to ship allocation to these pairs compounding a route. Furthermore, some additional constraints are modeled and proposed, such as terminal access and platform mooring limitation according to ship types, as well as product blend incompatibility. The model was implemented in a modeling language along with an optimizarion software. Computational experiments with the model and the heuristics are presented for different data sets supplied by the case study company. These experiments show the potential benefits of this approach for finding good solutions for the problem as well as the dificulty in finding solutions for realistic instances due to its NP-hard characteristics. / Este trabalho estuda o problema de roteirização e programação de navios que realizam o escoamento de petróleo das plataformas marítimas para terminais terrestres, motivado por uma situação real de uma empresa brasileira da indústria petrolífera. O Brasil é um dos maiores produtores mundiais de petróleo, e cerca de 80% de seu petróleo é explorado no mar. Dentro deste contexto, os custos de transporte desempenham um papel importante na busca pela excelência operacional e as tendências de crescimento da exploração de petróleo no Brasil têm tornado as operações mais complexas e demandantes de sistemas de apoio à decisão ágeis e eficazes que contemplem o dinamismo do setor petrolífero. O objetivo deste trabalho consiste em desenvolver e aplicar uma abordagem de otimização baseada em um modelo de programação linear inteira mista em situações reais de tomada de decisão, em conjunto com métodos de solução baseados em programação matemática (MIP-Heuristics) para resolver o modelo, como relax-and-fix. O modelo proposto é inspirado em uma formulação de problemas de coleta e entrega com janelas de tempo (pickup and delivery with time windows PDPTW) e frota heterogênea, no qual busca-se minimizar os custos decorrentes do consumo de combustível dos navios e contratos de afretamento. O modelo é do tipo origem-destino, no qual os pares coleta/entrega são pré-determinados e a decisão do modelo refere-se à alocação de navios para os diferentes pares, compondo uma rota. Além disso, são propostas restrições adicionais que contemplam limitações de acesso a terminais e de atracação em plataformas de acordo com os tipos de navio, além da incompatibilidade de mistura de produtos, entre outros. O modelo foi implementado utilizando uma linguagem de modelagem em conjunto com um software de otimização. Experimentos computacionais com o modelo e as heurísticas são apresentados para diferentes conjuntos de dados fornecidos pela empresa e comprovam o potencial das abordagens para encontrar boas soluções para o problema, mas também suas dificuldades para encontrar soluções para exemplares de tamanho realista, por tratar-se de um problema NP-difícil do ponto de vista de teoria de complexidade.