Nesta tese propõe-se um método heurístico para o problema de Projeto de Rede da Cadeia de Suprimentos (Supply Chain Network Design) considerando vários aspectos de relevância prática, tais como: fornecedores e matérias-primas, localização e operação de instalações, atribuição de Centros de Distribuição (CD), e grande número de clientes e produtos. Uma eficiente abordagem heurística de duas fases é proposta para a obtenção de soluções viáveis para os problemas, que inicialmente é modelado como um Programa Linear Inteiro Misto (PLIM) de grande escala. Na fase de construção, uma estratégia de Linear Programming Rounding é aplicada para se obter os valores iniciais para as variáveis de localização inteira do modelo. Simultaneamente, um método Multi-start foi desenvolvido para gerar soluções iniciais diversificadas para cada nova iteração da heurística de Rounding. Na segunda fase, dois procedimentos de Busca Local foram desenvolvidos no sentido de melhorar a solução fornecida pelo método de Rounding. Implementamos duas diferentes abordagens de Busca Local: remoção-inserção e troca. Uma técnica de Busca Tabu para orientar o procedimento de Busca Local para explorar os diferentes espaços de soluções foi desenvolvida. As formulações e algoritmos foram implementados na linguagem C++ utilizando ferramentas de otimização da COIN-OR. O método de solução foi experimentado em instâncias geradas aleatoriamente, com tamanhos diferentes em termos do número de parâmetros, tais como o número de produtos, zonas de clientes, CDs e fábricas considerando um sistema logístico de quatro níveis. As implementações computacionais mostram que o método de solução proposto obteve resultados satisfatórios quando comparados com a literatura. Para validar este método heurístico também foi usado em um caso realista, com base em dados de uma empresa de borracha que está reestruturando sua cadeia de suprimentos devido ao projeto de uma nova uma nova fábrica e produção de novos produtos. A abordagem heurística proposta revelou-se adequada para aplicação prática em um caso real de uma indústria multicommodity em um contexto determinístico. / In this thesis we propose a heuristic method for the Supply Chain Network Design (SCND) problem considering several aspects of practical relevance: suppliers and raw materials, location and operation facilities, distribution center (DC) assignments, and large numbers of customers and products. An efficient two-phase heuristic approach is proposed for obtaining feasible solutions to the problems, which is initially modeled as a large-scale Mixed Integer Linear Program (MILP). In the construction phase, a linear programming rounding strategy is applied to obtain initial values for the integer location variables in the model. Simultaneously, a Multi-start method was developed to generate diversified initial solutions from each new iteration in the rounding heuristic. In the second phase, two Local Search procedures were developed towards to improve the solution provided by the rounding method. We implemented two different Local Search approaches: removal-insertion and exchange. A Tabu Search technique was developed to guide the Local Search procedure to explore the different spaces of solutions. The formulations and algorithms were implemented in C++ code language using the optimization engine COIN-OR. The solution method was experimented in randomly generated instances, with different sizes in terms of the number of parameters, such as number of products, customer zones, DCs, and factories considering a four-echelon logistic system. The computational implementations show that the solution method proposed obtained satisfactory results when compared to the literature review. To validate this heuristic method was also used in a realistic case, based on data from a rubber company that is restructuring its supply chain due to the overture of a new factory, producing new products. The proposed heuristic approach proved appropriate to practical application in a realistic case of a multi commodity industry in a deterministic context.

Made available in DSpace on 2016-12-23T13:51:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Cristiane Coutinho Meneguzzi.pdf: 2106158 bytes, checksum: 65c537220893be6e9c9d64b3001fef07 (MD5) Previous issue date: 2011-10-04 / Na área florestal, ainda é dada maior ênfase ao desenvolvimento de estudos envolvendo as etapas de colheita e transporte florestal, por serem diretamente responsáveis pelo custo final da madeira. Entretanto, diversas outras etapas possuem grande potencial para estudos, como é o caso do inventário florestal. Informações fornecidas pelo inventário florestal são importantes no planejamento de todo empreendimento florestal, pois subsidiam qualquer tomada de decisão envolvendo recursos florestais. Nesta pesquisa, utilizou-se o modelo de roteamento de veículos (PRV) no planejamento dessa atividade. O PRV e suas variantes vêm sendo amplamente estudados nos últimos anos, principalmente pela sua aplicabilidade e eficiência em gerar soluções apresentando redução de custo e/ou distâncias. O objetivo geral foi otimizar o planejamento da atividade de inventário florestal a partir de um modelo PRV e avaliar a importância do uso desta técnica no rendimento das atividades. Dentre os fatores que influenciam neste rendimento, a dispersão espacial, característica básica dos povoamentos florestais, é um fator controlável a partir do uso de técnicas que possibilitem associá-lo ao planejamento. Estudos mostram que essa associação traz resultados significativos / On Forest field, studies in development of forest harvesting and transport still being the most emphasized subject, for being directly responsible for the final cost of wood. However, other different phases are a big potential for studies, as Forest Inventory. Information provided by the Forest Inventory are important for all planning of Forest Enterprise, as it bases any decision making involving forest resources. On this present research, was based on vehicle routing problem for planning this task. The vehicle routing problem and its variants has being largely studied on the last years, mainly for its applicability and efficiency for given solutions resulting in cost and distance reduction. The general objective of the present study is optimize the Inventory Forest planning from a vehicle routing problem and evaluate the importance of this technique on its productivity. Among the factors that influence this productivity, the spatial dispersion , basic feature of forest stands, it is one controllable factor from the use of technique that makes possible matches with planning. Studies shows that this match brings out significant results

Existem vários problemas clássicos na área de pesquisa operacional que trabalham com o tema vinculado à designação de veículos em um sistema logístico, entre eles o Problema de Escalonamento de Veículos com Múltiplas Garagens (MDVSP). Esses modelos são largamente utilizados e representam uma das etapas essenciais para o planejamento de trânsito em massa (HAGHANI e BANIHASHEMI, 2002). Tratando-se de sistemas logísticos reais, dificilmente encontra-se um ambiente onde os veículos devem partir e chegar a uma única garagem, por isso torna-se necessário o planejamento das seqüências de viagens de modo a reduzir os custos de deslocamentos com o aproveitamento das múltiplas garagens distribuídas geograficamente. Infelizmente, considerando a complexidade exponencial do MDVSP, muitas vezes sua aplicação torna-se inviável na solução de problemas reais. Por essa razão, poucos trabalhos abordam o MDVSP de modo a conseguir solucionar o problema para uma grande quantidade de viagens e garagens. A maioria das pesquisas trabalha com instâncias inferiores a 500 viagens e quatro garagens, mostrando-se pouco aplicáveis. Esse estudo refere-se a um trabalho de pesquisa operacional que aborda soluções de problemas de escalonamento de veículos com múltiplas garagens (MDVSP) considerando sua aplicabilidade em sistemas reais. Tendo em vista a complexidade exponencial do MDVSP, nesse estudo optou-se por tratar o problema através de uma abordagem baseada na redução do espaço de estados e na utilização de heurísticas. Durante essa pesquisa três procedimentos de redução do espaço de estados foram adotados. Os resultados apontam que é possível reduzir em até 98% o número de variáveis nesses problemas sem comprometer uma solução satisfatória ou ótima. Além dos procedimentos de redução do espaço de estados, foi desenvolvido um procedimento de buscar a solução do MDVSP. Através desse último procedimento foi possível resolver o MDVSP com até 3000 viagens e oito garagens. Sendo assim, nesse estudo desenvolveram-se modelos que servem para o planejamento de um sistema logístico através da aplicação de cenários, com vistas a permitir a geração e análise de alternativas de escalonamento. Objetivou-se com isso, fornecer ao sistema logístico um modelo amplo que permita a escolha da ação mais conveniente e eficiente a ser tomada em modelos compostos por diversas garagens. / There are many classics problems in operations research concerning optimal assignment vehicles in logistical system. The multiple depot vehicle scheduling problem (MDVSP) is one of them. This problem is largely used to represent and solve mass transit planning (HAGHANI e BANIHASHEMI, 2002). Considering a real logistical system, it is very difficult to find out a situation where the vehicles must leave and come to only one depot. In general, the shipping company has several depots located at different sites in a network. In this way, it is strongly necessary to reduce cost through the planning of sequence trips taking into account multiple depots geographically distributed. Unfortunately, the exponential complexity of the MDVSP reduces, in the most cases, the applicability of this problem in the real world. For this reason, few researchers address the MDVSP to solve real world problems considering a large number of trips and depots. The majority of the research dealing with the MDVSP works with instances lower than 500 trips and four depots, what can be considered a major constraint for its practical use. The main objective of this work is to solve the MDVSP for very large instances. A state space reduction approach combined with heuristic procedures are developed to obtain a realistic way of solving this complex problem. In this research, three state space reduction procedures were developed. The results appointed that is possible to reduce until 98% of variables in the MDVSP without jeopardizing an optimal solution. Furthermore, heuristic procedures were developed to obtain solutions without relaxing any realworld constraint of the problem. The solution procedure developed was compared with wellknown available instances. The method is able to solve the MDVSP with 3000 trips and eight depots in less than 11 minutes. Although the solution process does not obtain the best solution in all tested instances, it is by far the quickest.

A regulação de consultas especializadas tem se mostrado como uma das áreas mais problemáticas do Sistema Único de Saúde (SUS) no Brasil. Cabe aos gestores de saúde nos municípios, estados, e governo federal, estabelecerem mecanismos de regulação coerentes com o volume de recursos disponíveis e com o contingente populacional a atender. Diversas centrais de regulação para atendimentos especializados foram implantadas nas secretarias municipais de saúde e sistemas de informação foram criados como ferramentas para apoio a estas centrais. Seu escopo tem sido progressivamente ampliado, de maneira a incluir uma visão crítica das necessidades da população em relação à capacidade de atendimento dos prestadores de serviço. No processo de regulação de consultas especializadas, duas questões têm-se destacado: (1) para um dado caso, quais pacientes têm maior prioridade de atendimento, e (2) quais prestadores de serviço podem resolver melhor o caso? Fundamentado nestas duas questões, e a partir da consideração dos requisitos legitimados na área da assistência à saúde, este trabalho propõe um sistema para apoio à decisão de agendamento de consultas especializadas para servir às centrais de regulação. O sistema proposto integra análise de decisão multi-critério e programação linear para o agendamento das consultas, onde a alocação dos pacientes é definida em função da relevância relativa de um conjunto de critérios relacionados à noção de efetividade da assistência médica especializada e da capacidade de atendimento das unidades de assistência credenciadas. Da integração destes modelos resulta uma representação que leva em conta simultaneamente os aspectos relacionados ao diagnóstico médico e suas conseqüências na vida do paciente, os aspectos relacionados às instalações e processos disponíveis nas unidades assistenciais credenciadas, e os aspectos relacionados à dificuldade de acesso do paciente a estas unidades. O uso do sistema permite que as informações pessoais e médicas do paciente, assim como as informações sobre as unidades assistenciais, sejam incorporadas em um modelo de programação linear de maneira a maximizar a efetividade do conjunto de solicitações para cada especialidade. Os modelos foram implementados em um sistema informatizado, e aplicados em uma parcela dos serviços da Secretaria Municipal de Saúde de Porto Alegre para as especialidades de cardiologia e cirurgia vascular. O sistema e os resultados obtidos foram validados por um grupo de peritos, que confirmou a viabilidade do uso deste modelo como uma ferramenta para a otimização da alocação de recursos no atendimento especializado pelo SUS. / The regulation of specialized medical consultations has been one of the most problematic areas of the Government Unified Health System (SUS) in Brazil. It is the role of health managers from cities, states and federal government to establish coherent mechanisms of regulation with the amount of available resources and the population contingent to be assisted. Many regulation centers for specialized consultations had been created in public city health departments, and many information systems were developed to support these centers. Its target has been gradually extended, in a way to include a critical vision of the necessities of the population in relation to the capacity of attendance of the service rendering. On the specialized consultations regulatory process, two questions arise: (1) for a random situation, which patient has priority to be assisted? (2) Which health providers can better solve this problem? Based on these two questions, and from the consideration of the legitimated requirements in health care, this work considers a decision support system for the scheduling process of specialized consultations into regulation central offices. The considered system integrates multi-criteria analysis and linear programming for the scheduling process, where the allocation of the patients is defined in function of the relative relevance of a set of criteria related to the notion of effectiveness of the specialized medical assistance and the capacity of assistance of the credential service providers. By the integration of these models, a representation results that simultaneously takes in account the related aspects to the medical diagnosis and its consequences in the patient’s life, the aspects related to the installations and available processes in the credential assistance units, and the aspects related to the difficulty of access of the patient to these units. The use of the system allows that the personal and medical information of the patient, as well as the information on the assistance units, are incorporated in a model of linear programming in a way to maximize the effectiveness of the set of requests for each specialty. The models had been implemented in a decision support system, and applied in a parcel of the services of the Porto Alegre City Health Department for cardiology and vascular surgery. The information system and the outgoing results were validated by a group of experts, which confirmed the model viability for using as a tool to improve the resource distribution at the SUS's specialized assistance.

Orientador: Silvio Alexandre de Araujo / Banca: Reinaldo Morabito / Banca: Geraldo Nunes Silva / Resumo: O objetivo deste trabalho é estudar um caso particular dos problemas de corte e empacotamento, denominado Problema de Carregamento de Paletes do Produtor. Inicialmente, uma formulação proposta na literatura é avaliada com um pacote computacional. Posteriormente, as heurísticas lagrangiana e surrogate são estudadas e um método de atualização dos multiplicadores surrogate é adaptado para este problema. A importância em se estudar o Problema de Carregamento de Paletes do Produtor é que, devido à escala e extensão de certos sistemas logísticos, um pequeno aumento do número de produtos a serem carregados sobre cada palete pode resultar em economias substanciais. A motivação em se estudar o método de atualização surrogate proposto é que, além da adaptação do presente trabalho não ter sido realizada na literatura, uma posterior aplicação desta heurística em conjunto com um procedimento branch and bound poderá render melhores resultados que outras heurísticas. / Abstract: The aim of this work is studying a particular case of cutting and packing problem, so-called the Manufacturer's Pallet Loading Problem. Initially, a formulation proposed in the literature is evaluated with a computer package. Subsequently, the lagrangian and surrogate heuristics are studied and a method to update the surrogate multiplier is adapted for this problem. The importance of studying the manufacturer's pallet loading problem is that, due to the scale and scope of some logistics systems, a small increase in the number of products to be loaded on each pallet can result in substantial savings. The motivation of studying the proposed method of updating the surrogate multipliers is that, besides the adaptation of this work has not been carried out in the literature, further application of heuristics within a procedure branch and bound can yield better results than other heuristics. / Mestre

Um tema pouco estudado na literatura, mas frequentemente encontrado por empresas prestadoras de serviço, é o Problema de Escalonamento de Técnicos de Campos (Field Technician Scheduling Problem). O problema consiste em associar um número de tarefas - em diversos locais, com diferentes prioridades e com janelas de tempo - a uma quantidade de técnicos - com diferentes horários de expediente e com habilidades distintas - que saem no início do horário de trabalho da sede da empresa, para onde devem retornar antes do fim do expediente. Cada tarefa é atendida por um único técnico. Esse problema é estudado neste trabalho. A primeira parte do trabalho apresenta um modelo de programação linear inteira mista (PLIM) e, dada a complexidade do problema, heurísticas construtivas e meta-heurísticas foram desenvolvidas. Na função objetivo, procura-se principalmente maximizar o número ponderado de tarefas executadas em um dia de trabalho, de acordo com as suas prioridades. Em linhas gerais, as heurísticas construtivas ordenam as tarefas de acordo com um critério pré-estabelecido e, em seguida, designam cada uma a um dos técnicos capazes de realiza-la sem violar as restrições do problema. Tendo em conta o bom desempenho obtido em outros problemas semelhantes, foi adotado um Algoritmo Genético denominado Biased Random-Key Genetic Algorithms (BRKGA), que utiliza chaves aleatórias para codificar e decodificar as soluções. Codificadores e decodificadores adaptados ao problema foram desenvolvidos e testes computacionais são apresentados. As soluções obtidas em problemas de pequenas dimensões são comparadas com as soluções ótimas conhecidas e, para aprimorar a avaliação do desempenho nas instâncias médias e grandes, quatro procedimentos para obter limitantes superiores foram propostos. Testes computacionais foram realizados em 1040 instâncias. O BRKGA encontrou 99% das 238 soluções ótimas conhecidas e, nas 720 instâncias de dimensões médias e grandes, ficou em média a 3,8% dos limitantes superiores. As heurísticas construtivas superaram uma heurística construtiva da literatura em 90% das instâncias. A segunda parte do trabalho apresenta uma nova abordagem para o Problema de Escalonamento de Técnicos de Campo: um modelo biobjetivo, onde uma segunda função objetivo buscará que as tarefas prioritárias sejam realizadas o mais cedo possível. Uma versão multiobjectivo do BRKGA foi desenvolvida, considerando diversas estratégias para classificar a população do algoritmo e escolher as melhores soluções (estratégias de elitismo). Codificadores e decodificadores foram criados para o problema multiobjectivo. Os resultados computacionais obtidos são comparados com os resultados de um Algoritmo Genético conhecido na literatura, o Nondominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA II). Para instâncias de pequenas dimensões, os resultados da meta-heurística proposta também são comparados com a fronteira ótima de Pareto de 234 instâncias, obtidas por enumeração completa. Em média, o BRKGA multiobjectivo encontrou 94% das soluções da fronteira ótima de Pareto e, nas instâncias médias e grandes, superou o desempenho do NSGA-II nas medidas de avaliação adotadas (porcentagem de soluções eficientes, hipervolume, indicador epsílon e cobertura). / An important topic in service companies, but little studied until now, is the field technician scheduling problem. In this problem, technicians have to execute a set of jobs or service tasks. Technicians have different skills and working hours. Tasks are in different locations within a city, with different time windows, priorities, and processing times. Each task is executed by only one technician. This problem is addressed in this thesis. The first part of the research presents the mixed integer linear programming model (MILP) and, due to the complexity of this problem, constructive heuristics and metaheuristics were proposed. The objective function is to maximize the sum of the weighted performed tasks in a day, based on the priority of tasks. In general terms, in the proposed constructive heuristics, jobs are ordered according to a criterion and, after that, tasks are assigned to technicians without violating constraints. A Genetic Algorithm (the Biases Randon Key Genetic Algorithm - -RKGA) is applied to the problem, based on its success in similar problems; the BRKGA uses random keys and a decoder transforms each chromosome of the Genetic Algorithm into a feasible solution of the problem. Decoders and encoders adapted to the problem were developed and computational tests are presented. A comparison between the solutions of the heuristic methods and optimal solutions values was also conducted for small instances and, to analyze medium and large instances, four upper bound models were proposed. Computational experiments with 1040 instances were carried out. The BRKGA reached 99% of the 238 optimal solutions and, for 720 medium and large instances, the average upper bound gap was 3,8%. Constructive heuristics overcame a heuristic of the literature in 90% of the instances. The second part of this research presents a new approach of the Field Technician Scheduling Problem: a multiobjective model, with a second objective function to execute the priority tasks as soon as possible. A multiobjective BRKGA was developed, with different strategies to classify the Genetic Algorithm population and to select the elite solutions (elite strategies). Decoders and encoders were developed for the multiobjective problem too. The results were compared with a known Genetic Algorithm, the Nondominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA II). For 234 small instances, the results were compared with the Pareto optimal solutions, obtained by complete enumeration. On average, the BRKGA found 94% of the Pareto optimal solutions and, for 720 medium and large instances, outperformed the NSGA-II by means of the measures adopted (percentage of efficient solutions, hypervolume, epsilon and coverage).

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Every beginning of semester higher education institutions face the same dilemma: to assignment courses to classrooms keeping up certain restrictions. This problem is known as Classroom Assignment Problem or Rooms Allocation Problem and consists of allocating courses, with schedules established, at classrooms considering the room capacity and the needs of teachers and students. This process usually is solved manually by the institutions, which can take several days to complete, besides it is hard work and often does not guarantee the efficient allocation of spaces. This reality is also faced by the Technology Center of the Federal University of Santa Maria that due to increasing demand and expansion of the institution needs to adapt to efficiently allocate the available spaces. Currently, the center has 14 undergraduate courses divided into three buildings that have 47 rooms, effectively used, with capacities ranging between 25 and 50 students. Thereby, the aim of this study is to propose a new configuration for the allocation of classrooms in the Technology Center at the Federal University of Santa Maria in order to make the most efficient use of space. Therefore, the study has the support of the precepts of operational research so that a mathematical model was developed to represent the problem. Were used as reference the courses offered in the first and second half of 2014 and from these databases built were coded in ZIMPL and implemented with CPLEX. Because of the problem size, it was decided to split the databases on weekdays and shifts (morning and afternoon) totaling 20 instances. Overall, the results meets the proposed objectives to optimize the spaces and also demonstrated some nonconformities as between the number of vacancies offered by the disciplines and capabilities of rooms. In addition, it was found that there is some imbalance in the supply of disciplines as the days and timeslots, which consequently leads to difficulties for classrooms assignment. Furthermore, it is suggested that further studies are conducted, especially with the use of metaheuristics in order to test the quality of these solutions. / Todo início de semestre letivo as instituições de ensino superior enfrentam o mesmo dilema: o de alocar disciplinas às salas de aula respeitando determinadas restrições. Esse problema é conhecido como Classroom Assignment Problem ou Problema de Alocação de Salas (PAS) e consiste na alocação de disciplinas, com horários já estabelecidos, a salas de aulas considerando-se a capacidade da sala e as necessidades dos docentes e discentes. Esse processo, geralmente, é resolvido pelas instituições de ensino manualmente o que além de levar vários dias para ser concluído muitas vezes não garante a alocação eficiente dos espaços. Tal situação também é a enfrentada pelo Centro de Tecnologia da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM) que devido à crescente demanda e expansão da Instituição precisa se adaptar para alocar eficientemente os espaços disponíveis. Atualmente, o Centro conta com 14 cursos de graduação alocados em três prédios que dispõem de 47 salas, efetivamente utilizadas, com capacidades que variam entre 25 e 50 alunos. Sendo assim, este estudo se propôs a desenvolver uma nova configuração para a alocação de salas de aula do Centro de Tecnologia da UFSM a fim de tornar mais eficiente o uso dos espaços. Para tanto o trabalho teve como aporte metodológico os preceitos da pesquisa operacional de modo que foi desenvolvido um modelo matemático para representar o problema. Foram utilizados como referência os dados das disciplinas ofertadas no primeiro e segundo semestre de 2014. De modo geral, os resultados encontrados foram ao encontro dos objetivos propostos de otimizar os espaços e também demostraram algumas inconformidades como entre o número de vagas ofertadas pelas disciplinas e as capacidades das salas. Ademais, sugere-se que novos estudos sejam realizados, em especial com o uso de metaheurísticas, a fim de testar a qualidade das soluções apresentadas.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:50:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TeseAPI.pdf: 1231033 bytes, checksum: 51120574caaa9608efc8725f12321b14 (MD5) Previous issue date: 2005-03-11 / Financiadora de Estudos e Projetos / The purpose of this study is to develop effective methods to analyze the configuration and operation of the emergency medical systems (EMS) on highways. Due to the stochastic nature of these systems, especially in the arrival and assistance processes of the emergency calls, we apply the Hypercube Queuing Model to evaluate the performance measures of the system. This is a well-known model in the location literature, which is based on spatially distributed queuing theory. The EMS on highways operate within a particular dispatching policy which considers that only some ambulances in the system can travel to certain regions (partial backup) and multiple dispatch of ambulances to respond to certain calls. In this study we extend the Hypercube model to deal with these situations. Since the Hypercube model is a descriptive model, we also develop a Hypercube embedded genetic algorithm to create a prescriptive approach to optimize the configuration and operation of EMS on highways. This approach can support decisions at the strategic level, for example, the location of ambulances along the highway and the primary response area to each ambulance, as well as, decisions on the operational level, for example, the optimal dispatch policy of ambulances to respond to the emergency calls and the coverage area to each ambulance (if the system configuration can be modified according to the operational conditions of the week or the day). In order to evaluate the performance of the proposed approach, we conducted experiments using the data of two realsystems: the EMS Anjos do Asfalto (Presidente Dutra highway) and EMS Centrovias (portions of the highways Washington Luis, Eng. Paulo Nilo Romano e Comandante João Ribeiro de Barros) in São Paulo State. The results show that the approach is effective to support planning and operation decisions in such systems. / O objetivo deste trabalho é desenvolver métodos efetivos para analisar a configuração e operação de sistemas de atendimento emergencial (SAEs) em rodovias. Devido às características estocásticas de tais sistemas, principalmente nos processos de chegada e atendimento dos chamados de emergência, aplicamos o modelo Hipercubo para analisar as medidas de desempenho do sistema. Este modelo, conhecido na literatura de localização de sistemas de emergência, é baseado em teoria de filas espacialmente distribuídas. Os SAEs em rodovia operam com uma política de despacho particular, a qual admite que apenas algumas ambulâncias do sistema possam viajar a determinadas regiões (backup parcial) e utiliza múltiplo despacho de ambulâncias para atender a certas chamadas. Neste trabalho estendemos o modelo Hipercubo para analisar tais situações. Como o modelo Hipercubo é descritivo, combinamos estas extensões do modelo Hipercubo com um algoritmo genético para obter uma abordagem prescritiva capaz de otimizar a configuração e operação de SAEs em rodovias. Tal abordagem pode ser útil para apoiar decisões no plano estratégico, por exemplo, a localização das bases das ambulâncias ao longo da rodovia e o dimensionamento das regiões de cobertura de cada base. Assim como apoiar decisões no plano operacional, por exemplo, a escolha da política de despacho das ambulâncias para atender chamados de urgência e a determinação das áreas de cobertura de cada servidor (quando a configuração do sistema puder ser alterada de acordo com as condições operacionais de uma semana ou de um dia). Para analisar o desempenho desta abordagem, realizamos estudos de casos com dados reais do sistema Anjos do Asfalto (rodovia Presidente Dutra) e da concessionária Centrovias (trechos das rodovias Washington Luis, Eng. Paulo Nilo Romano e Comandante João Ribeiro de Barros), no interior de São Paulo. Os resultados mostram que a abordagem é efetiva para apoiar decisões relacionadas ao planejamento e operação destes sistemas.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:50:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 6409.pdf: 5953158 bytes, checksum: 512230a587c3c0bebfcb0f30124c3e71 (MD5) Previous issue date: 2014-10-03 / The sugarcane industry is an important branch of the Brazilian agroindustry considering the major role of sugarcane cultivation in the country history and the prominent position that this industry has achieved in the international scenario. In recent years, this industry has faced major changes and challenges. Therefore, the use of methods to support decision making has become increasingly necessary to optimize the available resources and enable the analysis of larger data sets. The present study addresses the Maintenance and Tire Repair Emergency Services in the agricultural stage of the sugarcane industry. In order to analyze and support decisions in the Tire Repair System, the Hypercube Model, the Simulation Model, and the known Queue Models M/M/m and M/G/m were developed or adapted using data from a case study conducted in a sugar and alcohol mill with centralized servers. In addition, an alternative scenario with decentralized servers was also investigated, and it showed better results in terms of performance measures compared to those of the original scenario. Extensions of the Hypercube Model, the Approximated Hypercube Model and the Simulation Models were developed to analyze and support decisions in the Maintenance Service System. At first, an illustrative example was used to address the issues of priority queue, partial backup, and differentiated service rates between the hypercube states and the states of the tail. Subsequently, experiments using these models and the case study data were conducted. An alternative scenario including one more server was also studied, and it showed better results than those of the original scenario, especially in terms of travel times. The present study shows that the adaptations and extensions of the hypercube model and the simulation models developed to treat Maintenance and Tire Repair Emergency Systems in sugarcane mills have proven to be effective approaches for these systems planning and analysis. The results of this study indicate that the models developed and adapted are suitable for application in sugarcane industries. / A agroindústria canavieira constitui um importante ramo da agroindústria brasileira, tanto considerando a experiência histórica do Brasil no cultivo da cana-de-açúcar, quanto à posição de destaque que essa indústria ocupa atualmente no cenário mundial. Essa indústria enfrenta, nos últimos anos, grandes mudanças e desafios, tornando cada vez mais necessário utilizar métodos efetivos que apoiem a tomada de decisão dentro dessas empresas, otimizando os recursos disponíveis e possibilitando análise de um conjunto cada vez maior de dados. O presente trabalho aborda os Serviços de Emergência de Manutenção e Borracharia na etapa agrícola da indústria canavieira. Para analisar e apoiar decisões no Sistema da Borracharia, foram desenvolvidos ou adaptados o Modelo Hipercubo de Filas, um Modelo de Simulação e conhecidos Modelos de Filas M/M/m e M/G/m, utilizando os dados de um estudo de caso desenvolvido em uma usina de açúcar e álcool com servidores centralizados. Também foi analisado um cenário alternativo neste estudo com servidores descentralizados, que apresenta melhores resultados do ponto de vista de algumas medidas de desempenho em relação ao cenário original. Para analisar e apoiar decisões no Sistema de Manutenção, foram desenvolvidos extensões do Modelo Hipercubo de Filas, um Modelo Hipercubo Aproximado e Modelos de Simulação. Inicialmente utilizou-se um exemplo ilustrativo para tratar a prioridade na fila de espera e o backup parcial e taxas de atendimento diferenciadas entre os estados do hipercubo e os estados da cauda. Em seguida, foram realizados experimentos utilizando esses modelos e os dados coletados em um estudo de caso de um Sistema Emergencial de Manutenção em Campo. Foi também estudado um cenário alternativo que conta com mais um servidor em comparação com o cenário original e que apresenta resultados melhores que o cenário original, principalmente em relação aos tempos de viagem. Neste trabalho mostra-se que estas adaptações e extensões do modelo hipercubo de filas e os modelos de simulação desenvolvidos para tratar sistemas emergenciais de manutenção e borracharia em usinas são abordagens efetivas para análise e planejamento desses sistemas. Os resultados do estudo indicam que os modelos desenvolvidos e adaptados se mostram adequados para a aplicação no contexto da agroindústria canavieira.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:51:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 1660.pdf: 940693 bytes, checksum: d22e5083ad9e958c15a2bb99a5a7056e (MD5) Previous issue date: 2007-12-18 / Cash flow management is a financial problem that involves the efficient management of cash, short-term investments and short-term loans. In this study, we formulate the cash flow problem encountered in a typical agro-industrial company as a network optimization problem. Two examples using a linear programming model were studied: in the first example, the original model were used to support operational cash flow decisions, in the second example, the model were extended to a tactical planning of loan payments. The mathematic models are resolved in the solver tool that is an add-in of Microsoft Excel. Spreadsheets are of wide applicability for analytical work in business. The model has the potential of being flexible and to maximize the cash return from the final planning period in real-life situations / Neste estudo, temos como objetivo otimizar o processo de gerenciamento financeiro do fluxo de caixa num horizonte de planejamento multi-período e finito, presente em uma empresa típica do setor agroindustrial. Procuramos maximizar o conjunto de recursos monetários ao final do período estudado. Para isso, contamos com uma abordagem simultânea dos parâmetros envolvidos no procedimento, possibilitada pelos recursos oferecidos pela Pesquisa Operacional. Como método de otimização para auxiliar as decisões do processo de fluxo de caixa, utilizamos a programação matemática linear. Avaliamos a aplicação de um modelo de gerenciamento do fluxo de caixa, baseado na teoria de fluxo em redes, que contempla os propósitos de ganhos de fluxo de dinheiro e considera os parâmetros mais importantes para a solução. Dois exemplos são estudados: no primeiro, aplicamos o modelo original para apoiar decisões operacionais na gestão do caixa da empresa; no segundo, adaptamos o modelo para abranger o planejamento tático de amortizações de financiamentos na gestão do caixa. Os dois exemplos são testados em situações reais e resolvidos por meio da ferramenta solver do Excel, amplamente utilizada nos ambientes de gestão financeira das empresas. A flexibilidade do modelo de otimização em atender mais de um tipo de situação e a capacidade de gerar soluções melhores que as praticadas na empresa, no período estudado, são evidenciadas por meio de exemplos numéricos