Submitted by Melka Carolina Faria Catelan (melka_cfc@hotmail.com) on 2018-10-01T01:11:45Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_última_versão.pdf: 797278 bytes, checksum: 7979645e9787343042f8c46ec0bc3884 (MD5) / Approved for entry into archive by Elza Mitiko Sato null (elzasato@ibilce.unesp.br) on 2018-10-02T16:34:19Z (GMT) No. of bitstreams: 1 catelan_mcf_me_sjrp.pdf: 838964 bytes, checksum: 686ef2d2d0419b1b9223004df8411dad (MD5) / Made available in DSpace on 2018-10-02T16:34:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 catelan_mcf_me_sjrp.pdf: 838964 bytes, checksum: 686ef2d2d0419b1b9223004df8411dad (MD5) Previous issue date: 2018-07-30 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Este trabalho trata-se do problema de dimensionamento de lotes com máquinas paralelas flexíveis, que consiste basicamente em determinar a quantidade de itens a serem produzidos, em um horizonte de tempo finito, satisfazendo uma demanda, com várias máquinas. Este problema é de origem econômica e envolve custos de produção, estoque e preparação de máquinas. No problema padrão, cada item pode ser produzido em qualquer uma das máquinas, ou seja, têm-se a flexibilidade total de máquinas. No entanto nem sempre é viável ter flexibilidade total das máquinas, devido aos custos. Portanto, pode ser interessante implementar apenas uma flexibilidade limitada. A consideração ou não de uma máquina para produzir um produto específico torna-se uma variável de decisão e há um custo de investimento associado às estas decisões. Os resultados computacionais realizados com o CPLEX mostraram que a formulação é muito difícil, especialmente para instâncias com muitos itens. Assim, neste trabalho foram propostas três heurísticas para o problema, com intuito de buscar boas soluções para o problema em baixos tempos computacionais. As heurísticas foram comparadas ao modelo via pacote de otimização e observou que conforme o número de itens e de máquinas foram aumentando, os resultados obtidos foram melhores. / This work deals with the problem of lot-sizing with flexible parallel machines, which basicallyconsistsofdeterminingthequantityofitemstobeproduced, inafinitetime horizon, satisfying a demand, with several machines. This problem is of economic origin and involves production, inventory and machine preparation costs. In the standard problem, each item can be produced in any of the machines, that is, they have the total flexibility of machines. However, it is not always feasible to have total machine flexibility due to costs. Therefore, it may be interesting to implement only limited flexibility. The consideration or not of a machine to produce a specific product becomes a decision variable and there is an investment cost associated with these decisions. The computational results obtained with CPLEX showed that the formulation is very difficult, especially for instances with many items. Thus, in this work three heuristics were proposed for the problem, in order to find good solutions to the problem in low computational times. The heuristics were compared to the model via optimization package and observed that as the number of items and machines were increasing, the results were better. / CAPES: 3300415307

Este trabalho trata de um problema de programação da produção em fundições de pequeno porte, que consiste em programar as ligas que devem ser produzidas em cada período do planejamento e como tais ligas devem ser usadas para a produção de itens sob encomenda, de modo que atrasos e custos operacionais sejam minimizados. Devido à certa incerteza nos dados do problema, a estratégia de horizonte rolante foi empregada. Este problema é representado por um modelo matemático de programação linear inteira mista. Neste trabalho foi desenvolvida uma heurística do tipo residual para obter uma boa solução inteira factível do problema, partindo da solução contínua encontrada pelos métodos relaxe-e-fixe e busca local / This work addresses a planning production problem that arises in small market-driven foundries, which consists of programming a number of alloys that have to be produced in each period of the planning horizon and how these alloys should be used to producing ordered items, in such way that delays and operational costs are minimized. Due to uncertainties in the problem data, the strategy of rolling horizon was used. This problem is modeled as a mixed integer linear programe. In this work we developed a residual typed heuristic in order to obtain a good feasible integer solution of the problem, which are built from the continuous solution found by relax-and-fix and local search methods. Keywords: Lot-sizing problems, mixed integer linear programming, production planning in foundries

Orientador: Silvio Alexandre de Araujo / Coorientador: Diego Jacinto Fiorotto / Banca: Kelly Cristina Poldi / Banca: Victor C. B. de Camargo / Resumo: Os problemas de dimensionamento de lotes consistem em determinar a quantidade de itens que devem ser produzidos em todos os períodos de um horizonte de planejamento. Em geral, são considerados custos de produção, preparação de máquina e de manutenção de estoque. Neste trabalho estuda-se uma extensão do problema de dimensionamento de lotes com restrição de capacidade que considera tempos de preparação, preparação carryover e crossover, em que se tem uma única máquina, único estágio, multi-itens e big-bucket (CLSP-SCC). Novas formulações para o CLSP-SCC são apresentadas e evitam a necessidade de definir novas variáveis binárias para modelar a preparação crossover. Também são propostas restrições de quebra de simetria para formulações propostas na literatura. São provadas as relações teóricas que existem entre cada uma destas formulações estudadas. Além disso, é proposta uma heurística híbrida que combina as heurísticas Relax-and-Fix e Fix-and-Optimize (RF-FO), em que a heurística Relax-and-Fix é usada para obter uma solução inicial e a heurística Fix-and-Optimize melhora essa solução. Por fim, apresentam-se os resultados computacionais e conclui-se que os resultados obtidos melhoram significativamente quando comparam-se a formulação clássica com as formulações sem preparação carryover. Compara-se também os resultados da heurística com os do pacote computacional CPLEX e, quando ambos são limitados ao mesmo tempo computacional, a heurística RF-FO obtém melhores resultados / Abstract: Lot-Sizing Problems consist of determining the quantity of items to be produced in each period of a planning horizon. In general, production, setup and inventory costs are considered. In this work an extension of the Capacitated Lot-Sizing Problem is studied, which considers setup times, Setup Carryover and Setup Crossover, single machine, single level, multi items, multi periods and big-bucket (CLSP-SCC). New formulations to the CLSP-SCC are presented and avoid the necessity of defining new extra binary variables to model the setup crossover. Furthermore, symmetry breaking constraints are proposed for formulations from the literature. The theoretical relations between the studied formulations are proved. A Relax-and-Fix and Fixand-Optimize (RF-FO) hybrid heuristic is proposed, in which the Relax-and-Fix helps to find an initial solution and the Fix-and-Optimize improves it. Computational results are presented and the obtained results improve significantly when comparing the classical formulation with the formulation without setup carryover. Finally, the results obtained by the RF-FO heuristic and the computational package CPLEX are compared and, when they both are limited to the same computational time, the RF-FO heuristic obtains better results / Mestre

Este trabalho trata de um problema de programação da produção em fundições de pequeno porte, que consiste em programar as ligas que devem ser produzidas em cada período do planejamento e como tais ligas devem ser usadas para a produção de itens sob encomenda, de modo que atrasos e custos operacionais sejam minimizados. Devido à certa incerteza nos dados do problema, a estratégia de horizonte rolante foi empregada. Este problema é representado por um modelo matemático de programação linear inteira mista. Neste trabalho foi desenvolvida uma heurística do tipo residual para obter uma boa solução inteira factível do problema, partindo da solução contínua encontrada pelos métodos relaxe-e-fixe e busca local / This work addresses a planning production problem that arises in small market-driven foundries, which consists of programming a number of alloys that have to be produced in each period of the planning horizon and how these alloys should be used to producing ordered items, in such way that delays and operational costs are minimized. Due to uncertainties in the problem data, the strategy of rolling horizon was used. This problem is modeled as a mixed integer linear programe. In this work we developed a residual typed heuristic in order to obtain a good feasible integer solution of the problem, which are built from the continuous solution found by relax-and-fix and local search methods. Keywords: Lot-sizing problems, mixed integer linear programming, production planning in foundries

Submitted by JACKELINE DEL CARMEN HUACCHA NEYRA null (jacky_157_93@hotmail.com) on 2017-03-24T15:38:11Z No. of bitstreams: 1 dissertação jackeline.pdf: 1416143 bytes, checksum: 3865afc18803fe4e45d315a9ee3afaf9 (MD5) / Approved for entry into archive by Luiz Galeffi (luizgaleffi@gmail.com) on 2017-03-24T18:02:08Z (GMT) No. of bitstreams: 1 huacchaneyra_jc_me_sjrp.pdf: 1416143 bytes, checksum: 3865afc18803fe4e45d315a9ee3afaf9 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-24T18:02:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 huacchaneyra_jc_me_sjrp.pdf: 1416143 bytes, checksum: 3865afc18803fe4e45d315a9ee3afaf9 (MD5) Previous issue date: 2017-03-13 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Os problemas de dimensionamento de lotes consistem em determinar a quantidade de itens que devem ser produzidos em todos os períodos de um horizonte de planejamento. Em geral, são considerados custos de produção, preparação de máquina e de manutenção de estoque. Neste trabalho estuda-se uma extensão do problema de dimensionamento de lotes com restrição de capacidade que considera tempos de preparação, preparação carryover e crossover, em que se tem uma única máquina, único estágio, multi-itens e big-bucket (CLSP-SCC). Novas formulações para o CLSP-SCC são apresentadas e evitam a necessidade de definir novas variáveis binárias para modelar a preparação crossover. Também são propostas restrições de quebra de simetria para formulações propostas na literatura. São provadas as relações teóricas que existem entre cada uma destas formulações estudadas. Além disso, é proposta uma heurística híbrida que combina as heurísticas Relax-and-Fix e Fix-and-Optimize (RF-FO), em que a heurística Relax-and-Fix é usada para obter uma solução inicial e a heurística Fix-and-Optimize melhora essa solução. Por fim, apresentam-se os resultados computacionais e conclui-se que os resultados obtidos melhoram significativamente quando comparam-se a formulação clássica com as formulações sem preparação carryover. Compara-se também os resultados da heurística com os do pacote computacional CPLEX e, quando ambos são limitados ao mesmo tempo computacional, a heurística RF-FO obtém melhores resultados. / Lot-Sizing Problems consist of determining the quantity of items to be produced in each period of a planning horizon. In general, production, setup and inventory costs are considered. In this work an extension of the Capacitated Lot-Sizing Problem is studied, which considers setup times, Setup Carryover and Setup Crossover, single machine, single level, multi items, multi periods and big-bucket (CLSP-SCC). New formulations to the CLSP-SCC are presented and avoid the necessity of defining new extra binary variables to model the setup crossover. Furthermore, symmetry breaking constraints are proposed for formulations from the literature. The theoretical relations between the studied formulations are proved. A Relax-and-Fix and Fixand-Optimize (RF-FO) hybrid heuristic is proposed, in which the Relax-and-Fix helps to find an initial solution and the Fix-and-Optimize improves it. Computational results are presented and the obtained results improve significantly when comparing the classical formulation with the formulation without setup carryover. Finally, the results obtained by the RF-FO heuristic and the computational package CPLEX are compared and, when they both are limited to the same computational time, the RF-FO heuristic obtains better results.