In industrial applications, the thermal energy is obtained in specific equipment, such as boilers or heaters, and distributed to local usage through some transport fluid, mostly water vapor. Most industries uses multiple boilers to supply its steam demand, having tied operational costs. In this dissertation, was developed a mathematical optimization model in a language of algebraic modeling using GAMS® software. The aim is develop a computational systemic tool to support operational decisions of the steam generation. Generally, manufacturers do not operate simultaneously all of its steam generators. The choice of equipment to be used is a function of industrial process demand of steam. Regarding the use of such equipment, is not considered structured aid tools. The decisions were embased in the experience of those who were involved in operational activities. The model allows to identify specific situations to startup and shutdown, as well as the load on each boiler. In addition, the model provides estimates of steam production costs. Adjustments and evaluation of the applicability of the model occurred through a study case in a factory of the polyvinyl chloride production company, called Braskem S/A. The actual data provided by the company were compared to the results generated by the model, being evaluated their effectiveness. The results proved the model successful applicability, providing a direction, considering the generation of steam in the one year horizon. The application efficiency of the tool as a basis for the operation of steam generation was proved for long planning horizons and can be applied to shorter periods, such as weeks or months. / Em aplicações industriais, a energia térmica é obtida em equipamentos específicos, tais como caldeiras ou aquecedores, e distribuída aos locais de utilização através de um fluido de transporte, em sua maioria o vapor de água. A maior parte das indústrias utiliza várias caldeiras para suprir a demanda de vapor, havendo custos operacionais atrelados. Neste trabalho foi desenvolvido um modelo matemático de otimização em uma linguagem de modelagem algébrica, utilizando o software GAMS®. O intuito foi desenvolver uma ferramenta computacional sistêmica para apoiar as decisões operacionais de geração de vapor. De um modo geral, as indústrias não operam todos os geradores de vapor simultaneamente. A escolha do equipamento a ser utilizado, dentre os existentes na planta, é função da demanda de vapor dos processos industriais. No que diz respeito à utilização desses equipamentos, não se considera ferramentas de auxílio estruturadas, ficando as decisões embasadas na experiência dos envolvidos nas atividades operacionais. O modelo permitirá identificar situações específicas para acionamento e desligamento, bem como a carga em cada uma das caldeiras. Além disso, o modelo fornece estimativas dos custos de produção de vapor. Os ajustes e a avaliação da aplicabilidade do modelo ocorreram por meio de um estudo de caso realizado na unidade de produção de Policloreto de Viníla da empresa BRASKEM S/A. Os dados reais fornecidos pela empresa foram comparados aos resultados gerados pelo modelo, sendo avaliada sua eficácia. Os resultados obtidos comprovaram o sucesso na aplicabilidade do modelo, sendo obtido um direcionamento, considerando a geração de vapor no horizonte de um ano. A eficiência de aplicação da ferramenta como embasamento para a operação de geração de vapor foi comprovada para horizontes de planejamento longos, podendo ser aplicado a períodos mais curtos, como meses ou semanas.

Orientador: Prof. Dr. Jerônimo Cordoni Pellegrini / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Mestrado Profissional em Matemática em Rede Nacional, 2016. / O objetivo deste trabalho é apresentar alguns métodos para a resolução de problemas de programação linear. Iremos definir este tipo de problema e mostrar alguns casos onde pode-se obter uma solução ótima com a ajuda de gráficos. Outra preocupação é mostrar que existem várias aplicações para otimização linear, por esse motivo alguns problemas clássicos serão discutidos e modelados. Para uma melhor compreensão sobre restrições lineares e soluções viáveis, iremos definir conjunto convexo, poliedro e politopo. Algumas situações especiais que podem surgir em otimização serão discutidas, especificamente os casos de problemas inviáveis, ilimitados e degenerados. O Método Simplex, que percorre os vértices do poliedro determinado pelas restrições lineares, será apresentado juntamente com o método das duas fases e alguns exemplos. Para resolver problemas de programação linear inteira, que são aqueles onde restringimos as variáveis de decisão a valores inteiros, o método Branch-and-Bound e Planos de Corte serão apresentados. O caso de matriz totalmente unimodular também será discutido. Finalizando, uma sequência de problemas de programação linear será sugerida, onde professor e aluno do ensino médio terão a oportunidade de discutir, modelar e encontrar a solução ótima destes problemas contando com auxílio de recursos computacionais se necessário. / The aim of this work is to present some methods for solving linear programming problems. We will define this kind of problem and show some cases where you can obtain an optimal solution with the help of graphics. Another concern is to show that there are several applications for linear optimization, therefore some classic problems will be discussed and modeled. For a better understanding about linear constraints and feasible solutions, we will define convex set, polyhedron and polytope. Some special situations that may arise in optimization will be discussed, specifically the cases of unfeasible, unlimited and degenerate problems. The Simplex method, which runs through the vertices of the polyhedron determined by linear constraints, will be presented along with the method of the two phases and some examples. To solve integer programming problems, which are those that restrict the decision variables to integer values, the Branch-and-Bound and Cutting-Plane method will be presented. The case of totally unimodular matrix will also be discussed. Finally, a sequence of linear programming problems is suggested, where teacher and high school student will have the opportunity to discuss, model and find the optimal solution of these problems with help of computer resources if necessary.

Submitted by Raildo Barros Rodrigues (raildo.barros@gmail.com) on 2018-09-24T15:10:31Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Grade_Horária_Raildo_Marins_Aneirson.pdf: 2926580 bytes, checksum: 6799724ac48abd21caecd50cf5156480 (MD5) / Rejected by Pamella Benevides Gonçalves null (pamella@feg.unesp.br), reason: Solicitamos que realize correções na submissão seguindo as orientações abaixo Verificar formatação com a equipe da biblioteca. Agradecemos a compreensão. on 2018-09-24T18:49:58Z (GMT) / Submitted by Raildo Barros Rodrigues (raildo.barros@gmail.com) on 2018-09-25T16:48:30Z No. of bitstreams: 2 Dissertação_Grade_Horária_Raildo_Marins_Aneirson.pdf: 2926580 bytes, checksum: 6799724ac48abd21caecd50cf5156480 (MD5) Dissertação_Grade_Horária_Raildo_Marins_Aneirson.pdf: 2944631 bytes, checksum: d0f33c161c9cb711a7b75cd2666f0470 (MD5) / Approved for entry into archive by Pamella Benevides Gonçalves null (pamella@feg.unesp.br) on 2018-09-25T18:15:24Z (GMT) No. of bitstreams: 1 rodrigues_rb_me_guara.pdf: 2944631 bytes, checksum: d0f33c161c9cb711a7b75cd2666f0470 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-09-25T18:15:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 rodrigues_rb_me_guara.pdf: 2944631 bytes, checksum: d0f33c161c9cb711a7b75cd2666f0470 (MD5) Previous issue date: 2018-09-20 / Outra / Esta dissertação trata da construção de um modelo matemático para a elaboração do quadro de horários dos cursos de graduação do CBV/IFRR. A programação de horários é um problema de otimização combinatória estudado há anos pela Pesquisa Operacional e, em termos de complexidade computacional, é tido como NP-Completo, sendo assim, é um problema que exige grande capacidade de processamento. A elaboração do quadro de horários em qualquer instituição de ensino é complexa e demanda tempo para os responsáveis por essa atividade, pois as necessidades dos professores e alunos devem ser atendidas e devem-se evitar conflitos nos horários dos professores. A instituição estudada nesta dissertação assim como outras instituições, possui particularidades institucionais, dessa forma, uma formulação geral do problema acaba não lhe sendo útil. O CBV/IFRR realiza a elaboração dos horários de forma manual, por meio de planilha eletrônica e realização de reuniões entre os gestores, o que torna difícil encontrar uma solução factível. Sendo assim, foi necessária a realização de pesquisa científica para encontrar métodos que poderiam ser aplicados ao problema. Assim, este trabalho teve como objetivo desenvolver um modelo de Programação Matemática que permitisse a elaboração dos horários para cursos de graduação do CBV/IFRR. Utilizou-se entrevistas com as Coordenações de Cursos para obtenção das informações acerca do problema tratado, tais como restrições e prioridades a serem atendidas com a programação de aulas para professores. Estas informações serviram de base para a construção do modelo conceitual, que foi utilizado para elaboração do modelo matemático final, que foi implementado na linguagem de alto nível GAMS® e resolvido pelo solver CPLEX®. Os testes do modelo foram realizados otimizando uma instância com dados reais da instituição estudada. Os resultados obtidos da otimização foram satisfatórios, pois foi possível encontrar uma solução ótima para a instância em tempo computacional adequado, com todas as restrições, impostas pelas características peculiares do problema tratado, sendo respeitadas e as prioridades estabelecidas pelas Coordenações de Cursos atendidas. / This dissertation deals with the construction of a mathematical model for the elaboration of the timetable of the undergraduate courses of the CBV/IFRR. Time scheduling is a combinatorial optimization problem that has been studied for years by Operational Research and, in terms of computational complexity, is considered as NP-Complete, so it is a problem that requires large processing capacity. The elaboration of the timetable in any educational institution is complex and takes time for those responsible for this activity, because the needs of teachers and students must be met and avoid conflicts in the schedules of teachers. The institution studied in this dissertation as well as other institutions, has institutional features, so a general formulation of the problem ends up being of no use to it. The CBV/IFRR performs the elaboration of the schedules manually, through a spreadsheet and holding meetings between managers, which makes it difficult to find a feasible solution. Thus, it was necessary to carry out scientific research to find methods that could be applied to the problem. Thus, this work had the objective of developing a Mathematical Programming model that allowed the elaboration of the schedules for the undergraduate courses of the CBV/IFRR. We used interviews with the Course Coordinators to obtain information about the problem, such as constraints and priorities to be met with the programming of classes for teachers. This information was the basis for the construction of the conceptual model, which was used to elaborate the final mathematical model, which was implemented in the GAMS® high-level language and solved by the CPLEX® solver. The tests of the model were performed optimizing an instance with real data of the studied institution. The results obtained from the optimization were satisfactory, since it was possible to find an optimal solution for the instance in adequate computational time, with all the restrictions imposed by the peculiar characteristics of the problem, being respected and the priorities established by the Coordination of Courses attended.

O trabalho apresenta o desenvolvimento e a aplicação de um modelo de localização de centros intermediários de consolidação e redistribuição de cargas em um ambiente urbano brasileiro. O método integra o TransCAD e o OpenSolver e é aplicado à cidade de Curitiba, uma das dez mais populosas do Brasil. O método proposto é caracterizado como um modelo de localização-roteirização baseado em agrupamento e subsequente roteirização, identificado na literatura por cluster-first routesecond; a adoção deste ordenamento permite tratar o problema para o atendimento de muitos estabelecimentos, como os até 65 mil em alguns dos cenários no estudo de caso de Curitiba. Cada agrupamento representa os pontos a serem visitados em uma única viagem e o processo inicial tenta minimizar as distâncias entre os estabelecimentos de cada grupo; na fase seguinte o melhor roteiro é computado para cada grupo; a terceira etapa consiste em calcular, para cada grupo e candidato, a distância total percorrida na viagem; por fim, a implantação ou não dos candidatos a centros de distribuição é obtida com a minimização em um modelo de programação linear inteira dos custos de aquisição e de operação dos centros de distribuição e dos custos de transportes. A dissertação também aborda a crescente percepção da importância da logística urbana à qualidade de vida nas cidades onde o adensamento populacional acirra a disputa pelo espaço viário e o conceito de City Logistics, que delineia entre outras medidas o ambiente cooperativo no qual implantação de centros de distribuição urbanos deve ocorrer. / This work presents the development and application of a model for the location of intermediary consolidation and redistribution freight centers in Brazilian cities. The method integrates TransCad and OpenSolver, and its use was evaluated with data from the City of Curitiba one of the ten largest in Brazil. The proposed method is characterized as a location-routing model based on clustering and subsequent tour building known as cluster-first route-second. This enables dealing with problem instances containing as many as 65 thousand customers. Each cluster comprehends the points visited on a single trip and the initial process minimizes the distances between customers; the routes are calculated in the next phase and the third step consists in computing the total distance covered in each trip for every cluster and every candidate; finally, the implementation of each distribution center candidate is decided by minimizing the costs of acquisition, operation and distribution, using an integer linear programming model. The dissertation also highlights the growing realization of the importance of urban freight transport to quality of life, especially in cities where increasing population density intensifies the competition for road space, and City Logistics concepts, that outline among other measures the cooperative environment where implementation of urban distribution centers should occur.

O presente estudo trata da configuração de uma rede de distribuição capacitada com restrição de cobertura. O objetivo é determinar quais cidades, dentre um conjunto de candidatas, devem atuar como centrais de desconsolidação de carga, de forma a minimizar o custo total de transporte (transferência e distribuição) para uma determinada demanda, atendendo às restrições operacionais e de distância de cobertura. A partir da pesquisa na literatura sobre o assunto, foi preparado um modelo de programação linear inteira para encontrar a solução ótima para o problema. Esse modelo é baseado nos clássicos problemas de localização, com modificação na função objetivo para retratar melhor a estrutura de custos de transporte, além da inclusão de restrições de cobertura e restrições de atendimento mínimas e máximas em cada central. O modelo foi implementado utilizando o suplemento Solver da planilha eletrônica Excel. Um outro enfoque de solução baseado na metaheurística Busca Tabu (Tabu Search) foi elaborado, com dois objetivos: permitir a análise de problemas quando não se tem disponível uma ferramenta para solução de modelos de programação linear; e analisar o comportamento da metaheurística quando utilizada na solução desse tipo de problema. O procedimento foi implementado a partir da construção de macros em linguagem Visual Basic for Application (VBA), também em Excel. O modelo de programação linear e a metaheurística Busca Tabu foram aplicados a alguns cenários de um problema real. Resultados, comparações e conclusões dessas aplicações são apresentados neste trabalho. / The present study deals with configuring a capacitated distribution network with coverage constraint. The objective consists of determining which cities, among a set of candidates, should act as load deconsolidation centers, aiming to minimize transportation total costs to attend a given demand, and obeying all operational constraints and coverage distances. Based on a literature review, an integer linear programming model was formulated to find the problem optimal solution. The model is based on classical location problems, but includes changes in the objective function to incorporate the transportation costs structure, besides coverage constraints and minimum and maximum central capacity constraints. The model was implemented using Excel’s Solver add-in. Another solution approach based on the Tabu Search metaheuristic was proposed, with two objectives: to permit problem analysis when linear programming tools are not available; and to learn on metaheuristic behavior when used to solve this type of problem. The Tabu Search procedure was implemented using Excel macro language in Visual Basic for Applications (VBA). Both integer linear programming and metaheuristic models were applied to some scenarios of a real-world problem. Applications results, comparisons and conclusions are presented in this work.

A presente pesquisa considera o problema de programação de uma frota de embarcações de lançamentos de dutos, conhecidas como Pipe Layer Support Vessel (PLSVs), as quais fazem parte da frota de apoio marítimo de uma operação offshore. As embarcações do tipo PLSVs são responsáveis pelas tarefas de lançamento de dutos submarinos, que escoam a produção dos poços de petróleo, e pela interligação destes dutos à infraestrutura submarina. A programação da frota deve atender uma demanda de serviço conhecida, em um horizonte de médio prazo, respeitando restrições operacionais, visando minimizar o atraso ponderado total das tarefas ou evitar que existam atrasos. Foi desenvolvido um método para estimar o valor da solução ótima do problema, baseado na técnica de relaxação Lagrangiana, e um conjunto de heurísticas para gerar soluções viáveis para o problema. / This research considers the problem of scheduling a fleet of specialized vessels used for launching pipes and connecting them to the subsea infrastructure, in an offshore oil production environment. The Pipe Layer Support Vessels (PLSV) must be scheduled such that the demand is fully attended within the planning horizon, observing other operational constraints, with the purpose of minimizing the total weighted tardiness. The solution method is based on constructive and local search heuristics. Bounds on the optimal solution were derived by a Lagrangean relaxation algorithm.

O problema do Máximo Subgrafo Induzido Comum (MSIC) pertence a classe NP-difícil e possui aplicações em diversas áreas. Apesar de sua complexidade, ainda é importante conhecer soluções exatas para instâncias deste problema. Os algoritmos exatos encontrados na literatura buscam resolvê-lo através de técnicas de backtracking ou através de sua redução para o problema da Clique Máxima. Neste trabalho procuramos dar uma solução exata para o MSIC, tratando-o diretamente através da utilização de modelos de Programação Linear Inteira (PLI) e técnicas de combinatória poliédrica. Assim, realizamos um estudo teórico do poliedro do MSIC e fomos capazes de encontrar algumas desigualdades válidas fortes, inclusive com provas de que algumas delas representam facetas daquele poliedro. Adicionalmente, provamos que existe uma equivalâencia entre o modelo PLI aqui apresentado para o MSIC e uma formulação bem conhecida para o problema da Clique Máxima. Posteriormente, foram implementados algoritmos de Branch-and-Bound (B&B) e Branch-and-Cut (B&C) utilizando as desigualdades encontradas e algumas técnicas para tentar tornar os algoritmos mais eficientes. Experimentos foram executados com os algoritmos implementados neste trabalho e, também, com um algoritmo já existente para resolver o problema da Clique, chamado Cliquer. Os resultados foram comparados e, dentre os algoritmos de PLI, constatamos que o mais eficiente foi aquele que utilizou uma formulação para o MSIC que chamamos de Clique-IS, utilizando B&B e técnicas mais básicas que outros algoritmos. Este algoritmo mostrou-se mais eficiente, inclusive, que um algoritmo PLI com um modelo baseado no problema da Clique Máaxima. Este fato sugere que para uma abordagem baseada em PLI, vale a pena utilizar uma formulação do MSIC diretamente, ao invés de uma que se apóie na redução deste para o problema da Clique Máxima. Ja a comparaçao do melhor algoritmo desenvolvido neste trabalho com o Cliquer, mostrou que este último é mais eficiente. Para que um algoritmo baseado em PLI (utilizando uma formulação com as mesmas variáveis usadas por nós) tivesse alguma chance de vencer um algoritmo combinatório como o Cliquer, seria necessário conhecer mais desigualdades que estivessem ativas na solução ótima do problema._________________________________________________________________________________________ ABSTRACT: The Maximum Common Subgraph problem (MSIC) is in MV-hard and has applications in several fields. Despite its complexity, it is still important to know exact solutions for instances of this problem. The exact algorithms found in literature try to solve it through backtracking techniques or through its reduction to the Maximum Clique problem. In this work we try to give an exact solution to MSIC by addressing it directly, using Linear Integer Programming (PLI) and polyhedral combinatorics techniques. So, we performed a study of the MSIC polyhedron and we were able to find some strong valid inequalities, including some that were proven to define facets of that polyhedron. Additionally, we proved that an equivalence between the PLI model presented here for MSIC and a well known formulation for the Maximum Clique problem exists. Later, Branch-and-Bound (B&B) and Branch-and-Cut (B&C) algorithms were implemented using the inequalities found and some techniques to try to render the algorithms more efficient. Experiments were performed with the algorithms implemented in this work and, also, with an already existing algorithm to solve the Maximum Clique problem, called Cliquer. The results were compared and, among the PLI algorithms, we found that the most efficient was the one that used the formulation which we called Clique-IS, using B&B and more basic techniques than other algorithms. This algorithm was even more efficient than a PLI algorithm with a Clique-based model. This fact suggests that for a PLI approach it is worth to use a formulation based on the MSIC polyhedron instead of one based on its reduction to the Maximum Clique problem. The comparison of the best algorithm developed in this work with Cliquer, though, showed that the latest is more efficient. In order to some PLI-based algorithm (using a formulation with the same variables used by us) to have any chance of outperforming a combinatorial algorithm like Cliquer, it would be necessary to know more inequalities that are active in the problem's optimal solution.

Made available in DSpace on 2015-04-11T14:02:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 rainer.pdf: 3537323 bytes, checksum: 46bd81628ce774393ea9334f7287a55f (MD5) Previous issue date: 2013-03-27 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This dissertation presents a study on scheduling problems with earliness and tardiness penalties on identical parallel machines, considering independent and weighted jobs with arbitrary processing times. An analysis of the major mathematical formulations in integer programming is given, and presented the main results from the literature. An integer mathematical formulation based on network flow model was also proposed for the problem, which can be applied on single and parallel machines without idle time. Exact methods of implicit enumeration were studied and applied for the problem through the integer linear programming solver CPLEX and the UFFLP library and, mainly, algorithmic strategies of global optimization based on local search heuristic and path-relinking technique were developed. The computational experiments shows that the proposed algorithmic strategies are competitive in relation to existing results from the literature for single-machine scheduling, involving instances based on OR-Library benchmark for 40, 50, 100, 150, 200 and 300 jobs, where all the optimal values were found, and, mainly, being the best algorithmic strategy for multiprocessor environments, involving 2, 4 and 10 identical parallel machines. / Esta dissertação apresenta um estudo sobre problemas de escalonamento com penalidades de antecipação e atraso em máquinas paralelas, considerando tarefas independentes, ponderadas e de tempos de execução arbitrários. Uma análise sobre as principais formulações matemáticas em programação inteira é dada, bem como apresentados os principais resultados da literatura. Uma formulação matemática de programação inteira baseada no modelo de fluxo em redes também foi proposta para o problema, que pode ser aplicada em ambientes mono e multiprocessado sem tempo ocioso. Métodos de enumeração implícita foram estudados e aplicados aos problemas em questão através do resolvedor de programação linear inteira CPLEX e da biblioteca UFFLP, principalmente, estratégias algorítmicas aproximadas de otimização global baseadas em heurísticas de busca local e técnica de reconexão de caminhos foram desenvolvidas. Os experimentos computacionais mostram que as estratégias propostas são competitivas em relação aos resultados existentes na literatura para ambientes de escalonamento monoprocessados, envolvendo instâncias baseadas no benchmark da OR-Library para 40, 50, 100, 150, 200 e 300 tarefas, onde todos os ótimos foram encontrados, e, principalmente, sendo a melhor estratégia apresentada para ambientes multiprocessados, envolvendo 2, 4 e 10 máquinas paralelas idênticas.

Made available in DSpace on 2015-04-11T14:02:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Adriana Gomes Penaranda.pdf: 2772639 bytes, checksum: e4d23c72018fc1400d20f9996f6aacc1 (MD5) Previous issue date: 2013-03-01 / FAPEAM - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas / Wireless Sensor Networks (WSNs) are composed of a large number of sensor nodes. These networks require density control to ensure a better functioning because the high concentration of sensor nodes generates collision data, interference, and retransmittions. In addition, sensor nodes have limited energy, processing, and communication, therefore is interesting to optimize the energy consumption of the network in order to extend its lifetime. Density control schemes have been used to prolong the network lifetime. The Density Control Problem in Wireless Sensor Networks (DCP-WSNs) minimizes the energy consumed by the sensor nodes active, choosing a subset of sensor nodes that meets the application requirements and maximize the use of network resources. This paper presents two approaches to treat DCP-WSN: Periodic and Multiperiod. The Periodic Approach always chooses the best solution for a given period, having a local view of the network lifetime and repeats this proceduce periodically. The Multiperiod Approach defines an expected life time of the network and divide it into periods. For each period the solution is chosen taking into consideration the other periods, thus with an global view of the network lifetime and periods. Both approaches are modeled with Integer Linear Programming and solved by an optimization software. For the Periodic Approach model is proposed a Lagrangean Relaxation with a Lagrangean Heuristic which relax difficults constraints in order to make the problem easier to be solved. We also present a Genetic Algorithm Hybrid (GA) which uses the Periodic Approach to generate the solution of each period and execute a refinement stage based on concepts of the Multiperiod Approach. The proposed heuristics are compared with algorithms of the literature and results show that the Lagrangean Relaxation and Heuristic reach better energy consumption and solution time. Furthermore the Lagrangean relaxation generates lower bounds for the DCP-WSN that may be used to evaluate other algorithms Density Control. / As Redes de Sensores Sem Fios (RSSFs) são redes compostas por um grande número de nós de sensores. Estas redes necessitam de controle de densidade para garantir um melhor funcionamento, pois a alta concentração de nós sensores gera colisão de dados, interferências e consequentemente retransmissão de dados. Os nós sensores possuem limitações de energia, processamento e comunicação e por isto é interessante otimizar o consumo de energia da rede com o objetivo de estender seu tempo de vida. Esquemas de controle de densidade têm sido utilizados como recursos para prolongar o tempo de vida da rede. O Problema de Controle de Densidade em Redes de Sensores Sem Fios (PCD-RSSFs) consiste em minimizar a energia consumida pelos nós sensores ativos, escolhendo um subconjunto de nós que atenda os requisitos da aplicação e maximize a utilização dos recursos da rede. Este trabalho apresenta duas abordagens para tratar o PCD-RSSFs: Periódica e Multiperíodo. A Abordagem Periódica escolhe a melhor solução para um dado período, tendo uma visão local do tempo de vida da rede e repete este procedimento periodicamente. A Abordagem Multiperíodo consiste em definir um tempo esperado de vida da rede e dividí-lo em períodos. Para cada período a solução é escolhida levando em consideração os outros períodos, caracterizando uma visão global do tempo de vida da rede e dos períodos. Ambas as abordagens foram modeladas com Programação Linear Inteira e resolvidas por um software de otimização. Para a modelagem da Abordagem Periódica é proposta uma Relaxação Lagrangeana em conjunto com uma Heurística Lagrangeana onde a ideia é relaxar restrições difíceis com o intuito de deixar o problema mais simples de ser resolvido. Também é apresentado um Algoritmo Genético (AG) híbrido que utiliza Abordagem Periódica para gerar a solução de cada período e em seguida uma fase de refinamento baseada nos conceitos da Abordagem Multiperíodo. As heurísticas implementadas são comparadas com algoritmos da literatura e os resultados mostram que a combinação Relaxação Lagrangeana e Heurística Lagrangeana obtêm melhor desempenho tanto em consumo de energia quanto em tempo de solução. Além disso a Relaxação Lagrangeana gera limites inferiores para o PCD-RSSFs que podem ser utilizados para avaliação de outros algoritmos de controle de Densidade

Esta pesquisa trata o Problema de Programação de Tripulantes (PPT), presente no planejamento operacional das empresas aéreas. O principal objetivo do PPT é atribuir o conjunto de tripulantes requeridos para a operação dos voos de uma malha aérea de maneira a minimizar o custo total da tripulação, levando em conta a legislação pertinente e a satisfação dos tripulantes. O PPT é normalmente dividido na literatura em dois subproblemas independentes, modelados e resolvidos sequencialmente: Problema de Determinação de Viagens (PDV) e Problema de Atribuição de Escalas (PAE). Esta decomposição não incorpora os atributos (disponibilidade, qualificação, senioridade e preferências individuais) dos tripulantes de forma global, o que não permite uma estimativa real de custo e afeta a qualidade da solução final. O estado da arte envolve a solução integrada do PPT, eliminando a necessidade de se resolver inicialmente o PDV e permitindo a obtenção de uma solução mais realista. O PPT, no entanto, é de natureza combinatória. Assim sendo, esta pesquisa propõe e explora modelos baseados em programação linear inteira e em heurísticas para a solução integrada do PPT. Essas heurísticas incorporam fundamentos da meta-heurística GRASP, da heurística de economias de Clarke e Wright e da heurística day-by-day. Os modelos foram testados com sucesso para a solução de instâncias baseadas na malha real de três empresas aéreas brasileiras. / This doctoral research treats the Crew Scheduling Problem (CSP), as part of the airlines operational planning. The CSP consists of optimally assigning the required crew members to planned flights, in such a way that it minimizes the total cost of the aircrew, taking into consideration the proper legislation and the satisfaction of the crew members. The CSP is usually divided into two independent subproblems, modeled and solved sequentially: Crew Pairing Problem (CPP) and Crew Rostering Problem (CRP). This decomposition does not incorporate all the crew members attributes (availability, qualification, seniority and individual preferences), which does not lead to a real cost estimate and affects the quality of the final solution. The state of the art involves the integrated solution of CSP, without solving the CPP at first and providing a more realistic solution. The CSP, however, has a combinatorial nature. This research proposes and explores models based on integer linear programming and on heuristics to solve the CSP in an integrated way. These heuristics incorporate GRASP metaheuristic, Clarke and Wright savings heuristic and day-by-day heuristic. The models were successfully tested to solve instances related to the networks of three Brazilian airlines.