As decisões operacionais de produção em uma indústria de fiação são planejadas na prática determinando soluções dos sub-problemas de dimensionamento e sequenciamento de lotes e da mistura de fardos de algodão. As tarefas são: definir o tamanho, a sequência, o tempo e alocação de cada lote de produção e quais fardos de algodão devem ser utilizados na produção. Por si só, os sub-problemas representam grandes desafios no planejamento da produção. Entretanto, para melhor representar o ambiente produtivo e alcançar custos de produção mais baixos, indústrias de processo, como as de fiação, procuram integrar mais e mais seus sub-problemas de planejamento. O objetivo dessa tese é apresentar modelos matemáticos e métodos de solução para auxiliar a tomada de decisão no nível operacional do planejamento da produção. Três formulações matemáticas para o dimensionamento e sequenciamento de lotes em um sistema de dois estágios com produção sincronizada são propostas. Um novo método baseado em programação matemática e metaheurísticas e também desenvolvida para a solucão desse sub-problema. Além disso, a integração das decisões relativas a matéria-prima (fardos de algodão) ao dimensionamento e sequenciamento de lotes é analisada. As novas formulações propostas representam de forma mais realista o problema de dimensionamento e sequenciamento de lotes da indústria de fiação e de indústrias de processo com ambiente produtivo similares. O método de solução encontra boas soluções para o problema e supera outros méodos similares presentes em softwares comerciais. Além disso, o método é geral o suficiente para a solução de outros problemas de otimização. O problema integrado de dimensionamento e sequenciamento de lotes e mistura comprovou que restrições relativas à qualidade dos fios influenciam os custos e viabilidade do planejamento da produção. O planejamento integrado dessas óperações trata o sistema considerando restrições que se relacionam, definindo planos de produção mais realistas / In the practice of a spinning industry, the operational decisions of the production planning are determined by the hierarchical solution of the lot-sizing and scheduling problem and the blending problem of the cotton bales. The tasks are: to define the size, sequence, timing and allocation of each production lot and to select which cotton bales are used for production. Each of these problems represents a large challenge in planning the production. However, in order to better represent the production environment and to reach lower production costs, process industries (as the spinning industry) are integrating more and more of the production sub-problems into the planning. The aim of this thesis is to propose novel mathematical models and solution methods to assist the decision maker to plan the production at the operational level. Three formulations for the synchronized two-stage lot sizing and scheduling are proposed. A new method based on mathematical programming and metaheuristics is also developed to solve this sub-problem. In addition, the integration of the lot sizing and scheduling with decisions related to the raw materials (cotton bales) is analyzed. The novel models represent a more realistic lot sizing and scheduling for the spinning industry and process industries of similar production environment. The solution method finds good solutions to the mentioned problem and outperforms other state-of-the-art methods incorporated in commercial softwares. Moreover, the method is general enough to solve other optimization problems. The integrated lot-sizing, scheduling and blending prove that constraints related to the yarn quality influence the costs and the feasibility of the production planning. The integrated planning of these operations approaches the system considering the constraint relationship and defines more realistic production plans

Nesta tese abordamos o problema de empacotamento em faixas bidimensional em níveis - 2LSP. O 2LSP é um problema de otimização combinatória que, no que diz respeito a modelagem, tem recebido pouca atenção por parte da comunidade científica. Atualmente, o modelo mais competitivo para este problema, até onde sabemos, é o proposto por Lodi et al. em 2004, onde é acrescentado ao problema a restrição de que os itens devem ser alocados formando níveis. Em 2015, um modelo de fluxo para tratar o problema foi apresentado por Mehdi Mrad. A literatura apresenta alguns modelos matemáticos que, embora não seja especificamente para este problema, são modelos eficientes e podem ser adaptados para o 2LSP. Neste trabalho, desenvolvemos novos modelos para o problema, adaptando três modelos de programação linear inteira mista da literatura. Mais ainda, comparamos o desempenho computacional destes novos modelos com os modelos de Lodi et al. e de Mehdi Mrad, usando instâncias clássicas da literatura. Os resultados computacionais mostram que uma das novas formulações matemáticas supera os demais modelos em relação ao número de soluções ótimas. Para finalizar, apresentamos uma aplicação prática com a finalidade de desenvolver uma ferramenta para a geração automática dos planogramas utilizados para a montagem de gôndulas de supermercados. Para a aplicação, apresentamos um modelo de programação inteira mista preliminar que pode ser aplicado para tratar aplicações reais. / In this thesis we approached the two-dimensional level strip packing problem - 2LSP. 2LSP is a combinatorial optimization problem that, with respect to modeling, has received little attention from the scientific community. To the best of our knowledge, the most competitive model is the one proposed by Lodi et al. in 2004, where the items are packed by levels. In 2015, an arc flow model addressing the problem was proposed by Mehdi Mrad. The literature presents some mathematical models, despite not addressing specifically this problem, they are efficient and can be adapted for the two-dimensional level strip packing problem. In this thesis, we develop new models for the problem by adapting three mixed integer linear programming models from the literature. We also compare the computational performance of these new models with the models of Lodi et al. and Mehdi Mrad, by solving classical instances from the literature. The computational results show that one of the new mathematical formulations outperforms the remaining models with respect to the number of optimal solutions. To conclude, we present a practical application with the purpose of developing a tool for the automatic generation of the planograms used for the assembly of supermarket gondolas. For the application, we present a preliminary mixed integer programming model that can be applied to solve real applications.

O problema de dimensionamento e sequenciamento de lotes vem sendo extensivamente estudado por pesquisadores da área de Pesquisa Operacional e há uma tendência de que tais trabalhos passem a cada vez mais integrar aspectos reais dos processos produtivos. Entretanto, percebe-se que os estudos conduzidos em alguns setores industriais negligenciam importantes restrições tecnológicos dos processos de produção e isso afasta esses trabalhos de Pesquisa Operacional de uma aplicação efetiva, como é o caso da indústria de embalagens de vidro. Neste contexto, propõe-se um modelo de programação inteira mista e um método de solução para o problema de dimensionamento e sequenciamentos de lotes na indústria de embalagens de vidro, sendo que este trabalho diferencia-se dos demais existentes na literatura por agregar restrições tecnológicas específicas desse processo produtivo. O modelo proposto, denominado CLSD-GCST, foi amplamente validado com base em um conjunto de testes com 40 instâncias de um problema real de uma grande empresa do setor no pacote comercial IBM ILOG CPLEX Optimization Studio Versão 12.5. A validação do modelo incluiu ainda uma análise de ganhos potenciais para o negócio de baseada no modelo SCOR. Já o método de solução proposto consiste em uma metaheurística de Busca em Vizinhança Variável (VNS) e se mostrou promissor para a solução do problema estudado, proporcionando resultados de qualidade em um baixo tempo computacional. Além disso, o VNS superou o Branch-and-Cut do CPLEX para grandes instâncias, nas quais o pacote comercial encontrou dificuldades. Por fim, o VNS proposto também foi validado por meio da análise de testes computacionais e suas principais características foram avaliadas sistematicamente, gerando um conjunto de informações que pode direcionar a utilização e, até mesmo, a evolução desse método em pesquisas futuras. / Lot sizing and scheduling problem has been extensively studied by Operations Research scientists and there is a tendency of incorporating more production processes real aspects in these researches. However, it can be noticed that studies conducted in some industrial sectors neglect important production process technological constraints and it keeps the Operations Research works away from an effective application, as happens with the glass containers industry. In this context, a mixed integer programming model and a solution method were proposed for glass containers industry lot sizing and scheduling problem, the main difference between this work and the others in literature is the inclusion of process specific technological constraints. The proposed model, named CLSD-GCST, was widely validated by a set of tests performed with 40 instances from a large company real problem using the commercial package IBM ILOG CPLEX Optimization Studio Version 12.5. The model validation also included a potential business earnings analysis based on SCOR framework. About the proposed solution method, it consists of a Variable Neighborhood Search (VNS) metaheuristic and it proved to be promising for the studied problem solution, providing good quality results in low computational time. Moreover, VNS overcame the CPLEX Branch-and-Cut for large instances, in which the commercial package found difficulties. Lastly, the proposed VNS was validated by means of computational tests analysis and its main characteristics were systematically evaluated, generating an information set that may direct this method application and even its evolution in future researches.

O Problema de Escalonamento de Médicos (Physician Scheduling Problem) consiste em atribuir tarefas a médicos num horizonte de planejamento respeitando regras laborais, contratuais e de preferências pessoais de modo a satisfazer a demanda de serviços de um hospital. O problema lida majoritariamente com o objetivo de maximizar o atendimento dos requisitos de preferência pessoal, respeitando as restrições laborais e organizacionais. Sobre esta classe de problemas, vários métodos de resolução e suas variantes têm sido propostos na literatura. Ademais, mais características têm sido agregadas ao problema, tornando-o mais complexo e deste modo fazendo-se mais necessária a aplicação de métodos mais elaborados para a sua resolução. Neste trabalho são estudados, reformulados e propostos métodos de resolução baseados em programação matemática para tratar o problema de escalonamento acíclico de médicos em departamento de emergência de hospitais. O primeiro modelo tem como objetivo a minimização da soma ponderada dos desvios das restrições de distribuição. O segundo modelo tem como objetivo, a minimização do máximo dos desvios obtidos nas restrições de distribuição, a fim de se obter escalas mais equilibradas entre os médicos. Foram também propostas heurísticas baseadas na formulação matemática cujos resultados não foram competitivos com as dos modelos. Os modelos foram testados sobre um conjunto de instâncias fictícias resultantes de uma mescla entre instâncias benchmark e características do problema. Os resultados computacionais demonstram que formulação ponderada obteve solução ótima para grande parte das instâncias, embora os limitantes inferiores tenham sido majoritariamente fracos. Em relação ao segundo modelo, soluções ótimas não foram obtidas e os limitantes inferiores foram igualmente fracos. Relativamente a qualidade das escalas, o segundo modelo teve melhor comportamento comparando ao modelo de somas ponderadas. Dada a qualidade das soluções, nota-se a viabilidade da solução baseada em técnicas de otimização em detrimento da manual, pois esta ainda é mais suscetível de erros e acarreta um alto tempo para obtenção de solução. / The Physician Scheduling Problem consists in task assignment to physicians in a planning horizon considering a set of organizational rules, work regulations and individual preferences in order to satisfy an hospital wards work demand. The aim is to find a schedule which maximizes the satisfaction of individual preferences requirements while meeting work regulations and organizational rules. A plethora of solution methods and its variants have been proposed in the literature to solve this class of problem. Moreover, more features have been aggregated to the problem turning it into a more complex and thus estimulating the application of more elaborated methods to its decision. In this work we study, reshape and propose decision methods based in mathematical programming to handle non-ciclic physician scheduling problem in emergency wards. The first formulation targets the minimization of the weighted sum of distribution constraints deviations. The second formulation targets the minimization of the maximum deviations obtained at the distribution constraints aiming more balanced schedules between the physicians. Mathematical formulation heuristics were also proposed and the findings were not satisfactory as they were not competitive with the model. Experiments with our models were performed over a set of dummy instances, as result a of a mixture of benchmark instances and the considered problems features. From our experiments we have found that optimal solutions were obtained through the weighted sum model, despite the poor lower bounds. On the other hand, for the second model, no optimal solution was found and poor lower bounds were similarly obtained. Regarding to the schedules quality, the min-max model had a better performance comparing to the weighted sum model. Given the solutions quality we can assume that optimization based techniques are sustainable comparing to manual, because the latter is prone to errors and omissions and also critical in terms of solutions achievement time.

Neste trabalho estudamos aspectos algorítmicos do Problema da Cobertura por Sensores. Em linhas gerais, este problema a entrada consiste em uma região a ser monitorada por um conjunto de sensores previamente posicionados, cada qual dotado de bateria com duração limitada, e o objetivo é atribuir a cada sensor um tempo de início, de modo que toda a região seja coberta o maior tempo possível. Focamos nosso estudo no caso unidimensional do problema, chamado Problema da Cobertura de Faixa Restrita, no qual a região a ser monitorada é um intervalo (da reta real). Estudamos diversas variantes, de acordo com os subintervalos que os sensores cobrem (se de tamanhos fixos ou variados), e de acordo com a duração das baterias (se uniformes ou não). Estudamos também o caso preemptivo: quando os sensores podem ser ligados mais de uma vez. Para este último caso, projetamos um algoritmo polinomial bem simples. O Problema da Cobertura de Faixa Restrita é NP-difícil no caso não-preemptivo em que os sensores têm bateria de duração variável. Para este caso, em 2009 Gibson e Varadarajan apresentaram um algoritmo polinomial que provaram ser uma 5-aproximação. Provamos que este algoritmo tem fator de aproximação 4, e mostramos que este fator é justo. Apresentamos também formulações lineares inteiras para este caso, e os resultados computacionais obtidos. / We study the algorithmic aspects of the Sensor Cover Problem. Broadly speaking, in this problem the input consists of a region to be covered by a set of sensors previously positioned, each one powered with a battery of limited duration, and the objective is to assign to each sensor an initial time, so as to cover the given region for as long as possible. We focus our study on the one-dimensional case of the problem, called Restricted Strip Cover Problem, in which the region to be covered is an interval (of the real line). We study several variants, according to the type of the subintervals the sensors cover (if they have fixed length or not), to the duration of the batteries (if uniform or not). We also study the preemptive case: when the sensors can be turned on and off more than once. For this case, we designed a simple polynomial-time algorithm. The Restricted Strip Cover Problem is NP-hard in the non-preemptive case in which the sensors have non-uniform duration batteries. For this case, in 2009 Gibson and Varadarajan designed a polynomial-time algorithm which they proved to be a 5-aproximation. We prove that this algorithm has approximation ratio 4, and show that this ratio is tight. We also present two integer linear formulations for this case, and report on the computational results obtained with this approach.

A popularização dos contêineres no transporte de cargas gerais por volta dos anos 60 provocou significativa mudança no tráfego de mercadorias ao redor do mundo. A utilização deste equipamento simplifica e agiliza o processo de transporte e manuseio de cargas, uma vez que permite a movimentação entre diferentes modais com rapidez e segurança nas operações de carga e descarga. Neste contexto, esta pesquisa trata do problema que integra decisões de escolha de cargas a serem transportadas pelo modal marítimo com decisões de reposicionamento de contêineres vazios de modo a maximizar a receita total. O modelo baseia-se em um problema de fluxo em rede multiproduto, a partir da qual é proposta uma modelagem matemática inédita, que permite levar em consideração as principais restrições encontradas na prática tais como: horizonte de planejamento de longo prazo; diferentes tipos e tamanhos de contêineres; múltiplos navios, rotas e suas respectivas programações; rotas que permitem que um porto seja visitado mais de uma vez; capacidades dos navios em termos de número máximo de contêineres cheios e vazios por tipo e peso máximo total; para cada rota e trecho entre dois portos consecutivos; etc. O modelo proposto foi implementado em C++ e utiliza o software de otimização GUROBI, lançado recentemente, assim como uma planilha eletrônica para os dados de entrada. O mesmo foi comparado a um modelo da literatura que utiliza método heurístico para resolução de problema semelhante. O modelo também foi aplicado a problemas de diversos portes evidenciando que é capaz de resolver problemas até à otimização de maneira eficiente e em tempos de processamento reduzidos. / The popularization of containers in transporting general cargo caused a significant change in freight traffic around the world. The use of this mechanism simplifies and streamlines the process of shipping and handling charges, allowing you to move it between different transport modes, with speed and safety in loading and unloading process. In this context, this research deals the problem that incorporates decisions of cargo selection to be transported by sea with decisions involving reposition empty containers in order to maximize total revenue. The problem is modeled as a multi-product network flow problem and is proposed a novel mathematical model, which takes into account the main constraints encountered in practice, such as planning horizon of long-term; different types and sizes of containers, multiple ships and routes and their schedules, routes that allow a port to be visited more than once, and capacity of vessels in terms of maximum number of full and empty containers by type, and maximum weight for each route and the segment between two consecutive ports, etc. The proposed model was implemented in C++ and uses for its solution, the optimization software recently launched, GUROBI, as well as a spreadsheet for data entry. The same was applied to a problem of literature that uses a heuristic method to solve it. The model also was applied to several size of problems showing the model able to solve problem to optimality of efficient way and in processing time reduced.

Neste trabalho estudamos aspectos algorítmicos do Problema da Cobertura por Sensores. Em linhas gerais, este problema a entrada consiste em uma região a ser monitorada por um conjunto de sensores previamente posicionados, cada qual dotado de bateria com duração limitada, e o objetivo é atribuir a cada sensor um tempo de início, de modo que toda a região seja coberta o maior tempo possível. Focamos nosso estudo no caso unidimensional do problema, chamado Problema da Cobertura de Faixa Restrita, no qual a região a ser monitorada é um intervalo (da reta real). Estudamos diversas variantes, de acordo com os subintervalos que os sensores cobrem (se de tamanhos fixos ou variados), e de acordo com a duração das baterias (se uniformes ou não). Estudamos também o caso preemptivo: quando os sensores podem ser ligados mais de uma vez. Para este último caso, projetamos um algoritmo polinomial bem simples. O Problema da Cobertura de Faixa Restrita é NP-difícil no caso não-preemptivo em que os sensores têm bateria de duração variável. Para este caso, em 2009 Gibson e Varadarajan apresentaram um algoritmo polinomial que provaram ser uma 5-aproximação. Provamos que este algoritmo tem fator de aproximação 4, e mostramos que este fator é justo. Apresentamos também formulações lineares inteiras para este caso, e os resultados computacionais obtidos. / We study the algorithmic aspects of the Sensor Cover Problem. Broadly speaking, in this problem the input consists of a region to be covered by a set of sensors previously positioned, each one powered with a battery of limited duration, and the objective is to assign to each sensor an initial time, so as to cover the given region for as long as possible. We focus our study on the one-dimensional case of the problem, called Restricted Strip Cover Problem, in which the region to be covered is an interval (of the real line). We study several variants, according to the type of the subintervals the sensors cover (if they have fixed length or not), to the duration of the batteries (if uniform or not). We also study the preemptive case: when the sensors can be turned on and off more than once. For this case, we designed a simple polynomial-time algorithm. The Restricted Strip Cover Problem is NP-hard in the non-preemptive case in which the sensors have non-uniform duration batteries. For this case, in 2009 Gibson and Varadarajan designed a polynomial-time algorithm which they proved to be a 5-aproximation. We prove that this algorithm has approximation ratio 4, and show that this ratio is tight. We also present two integer linear formulations for this case, and report on the computational results obtained with this approach.

O problema de dimensionamento e sequenciamento de lotes vem sendo extensivamente estudado por pesquisadores da área de Pesquisa Operacional e há uma tendência de que tais trabalhos passem a cada vez mais integrar aspectos reais dos processos produtivos. Entretanto, percebe-se que os estudos conduzidos em alguns setores industriais negligenciam importantes restrições tecnológicos dos processos de produção e isso afasta esses trabalhos de Pesquisa Operacional de uma aplicação efetiva, como é o caso da indústria de embalagens de vidro. Neste contexto, propõe-se um modelo de programação inteira mista e um método de solução para o problema de dimensionamento e sequenciamentos de lotes na indústria de embalagens de vidro, sendo que este trabalho diferencia-se dos demais existentes na literatura por agregar restrições tecnológicas específicas desse processo produtivo. O modelo proposto, denominado CLSD-GCST, foi amplamente validado com base em um conjunto de testes com 40 instâncias de um problema real de uma grande empresa do setor no pacote comercial IBM ILOG CPLEX Optimization Studio Versão 12.5. A validação do modelo incluiu ainda uma análise de ganhos potenciais para o negócio de baseada no modelo SCOR. Já o método de solução proposto consiste em uma metaheurística de Busca em Vizinhança Variável (VNS) e se mostrou promissor para a solução do problema estudado, proporcionando resultados de qualidade em um baixo tempo computacional. Além disso, o VNS superou o Branch-and-Cut do CPLEX para grandes instâncias, nas quais o pacote comercial encontrou dificuldades. Por fim, o VNS proposto também foi validado por meio da análise de testes computacionais e suas principais características foram avaliadas sistematicamente, gerando um conjunto de informações que pode direcionar a utilização e, até mesmo, a evolução desse método em pesquisas futuras. / Lot sizing and scheduling problem has been extensively studied by Operations Research scientists and there is a tendency of incorporating more production processes real aspects in these researches. However, it can be noticed that studies conducted in some industrial sectors neglect important production process technological constraints and it keeps the Operations Research works away from an effective application, as happens with the glass containers industry. In this context, a mixed integer programming model and a solution method were proposed for glass containers industry lot sizing and scheduling problem, the main difference between this work and the others in literature is the inclusion of process specific technological constraints. The proposed model, named CLSD-GCST, was widely validated by a set of tests performed with 40 instances from a large company real problem using the commercial package IBM ILOG CPLEX Optimization Studio Version 12.5. The model validation also included a potential business earnings analysis based on SCOR framework. About the proposed solution method, it consists of a Variable Neighborhood Search (VNS) metaheuristic and it proved to be promising for the studied problem solution, providing good quality results in low computational time. Moreover, VNS overcame the CPLEX Branch-and-Cut for large instances, in which the commercial package found difficulties. Lastly, the proposed VNS was validated by means of computational tests analysis and its main characteristics were systematically evaluated, generating an information set that may direct this method application and even its evolution in future researches.

Este trabalho trata do problema de configuração de redes logísticas, em que são consideradas como principais decisões a quantidade e a localização de instalações logísticas e a definição da alocação de clientes às instalações. Mais especificamente, o trabalho considera um processo típico de configuração de redes logísticas que se vale de modelos discretos de otimização e a tomada de decisão com base nos resultados. O objetivo da tese é propor modelos e métodos capazes de dar suporte às etapas fundamentais deste tipo de estudo. Inicialmente são propostos métodos para a seleção de locais candidatos considerados nos modelos de localização. Os métodos se valem de informações sobre a distribuição dos pontos de demanda ao longo da rede para a obtenção dos candidatos a instalação e são avaliados por meio de sua aplicação a dois conjuntos de instâncias da literatura científica e comparação de tempos de resolução e de valores da função objetivo. Os resultados mostram que o tempo de resolução foi reduzido, na média, em 57% e os gaps das funções objetivo resultantes vale menos que 0,16% em comparação com os modelos que consideram todos os pontos de demanda como candidatos. Adicionalmente, também foram propostos métodos capazes de obter soluções alternativas de qualidade para problemas de localização que podem ser comparadas a fim de fornecer mais subsídio para a tomada de decisão. Os métodos são capazes de obter as K melhores soluções de problemas de localização e são avaliados por meio de sua aplicação a 215 instâncias da literatura científica. Além disso, a abordagem proposta permitiu a análise de resultados nunca antes obtidos para um problema muito estudado: as K melhores soluções do problema de localização de instalações capacitadas com custo fixo. Duas características principais foram identificadas: a quantidade de instalações é estável - em 99% das instâncias testadas o desvio padrão da quantidade de instalações nas 20 melhores soluções de cada instância é menor que um - e grande parte das instalações que fazem parte da solução ótima de cada instância também faz parte da maior parte das 20 melhores soluções. A partir de tais conclusões, o trabalho investiga algumas propriedades gerais de problemas de localização e apresenta uma análise topológica das 215 instâncias utilizadas, com base em indicadores propostos. Por fim, três tipos de modelos de redes neurais capazes de identificar relações entre os valores dos indicadores das instâncias e os valores das variáveis resposta associadas às melhores soluções são aplicados e avaliados. A abordagem consiste em comparar o tempo de resolução e o valor da função objetivo de modelos cujos espaços de soluções viáveis são reduzidos com base nos resultados obtidos pelas redes neurais. Os resultados mostram que é possível utilizar tal abordagem para melhorar o processo de configuração de redes logísticas, seja na etapa de construção dos modelos seja proporcionando mais subsídios para a tomada de decisão. / This thesis deals with the supply chain network design problem (SCND) that aims to find the optimal location of facilities and the allocation of customers to each facility. The work considers a typical process of SCND in which discrete optimization models are run and its results are used in the decision making. The goal of the thesis is to propose models and methods to support the stages of this type of planning process. Initially, methods for the selection of candidates considered in the localization models are proposed. The methods consider the distribution of the demand points throughout the network to obtain the candidates and are evaluated by their application to two sets of scientific literature instances and comparison of computational times and objective function values. The results show that the average computational time has been reduced by 57% and the resulting objective function gaps are less than 0,16% compared to the solutions obtained by the models that consider all the demand points as candidates. In addition, the thesis present methods capable of obtaining high-quality alternative solutions to location problems that can be compared in order to provide better support for decision making. The methods obtain the K-best solutions of location problems and are evaluated by their application to 215 instances of the scientific literature. In addition, the proposed approach allowed the analysis of results never before obtained for a well-studied problem: the best solutions of the capacitated fixed cost facility location problem. Two main insights were identified: the number of facilities is stable - in 99% of the tested instances the standard deviation of the number of facilities in the 20 best solutions of each instance is less than one - and most of the selected facilities in the optimal solution of each instance is selected in most of the 20 best solutions as well. Based on these conclusions, the work investigates some general properties of localization problems and presents a topological analysis of the 215 instances, based on proposed indicators. Finally, three types of neural network models capable of identifying relations between the instances indicators and the values of the variables of the best solutions are applied and evaluated. The approach consists in comparing the computational time and the objective function value of models whose feasible solution spaces are reduced based on the results obtained by the neural networks. The results show that it is possible to use such approach to improve the SCND process, either at the construction stage of the models or by providing more information for the decision making.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:26:56Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2009-02-02Bitstream added on 2014-06-13T19:34:52Z : No. of bitstreams: 1 kitamura_bla_me_sjrp.pdf: 1729439 bytes, checksum: 6d17806c8b0fa8114efec74fe7820cab (MD5) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / 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. / 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.