Submitted by Luiz Felipe Barbosa (luiz.fbabreu2@ufpe.br) on 2015-03-12T14:18:46Z No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO Roberto do Nascimento.pdf: 1184922 bytes, checksum: bda89817647b4e6942e511a3bba3dcac (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Approved for entry into archive by Daniella Sodre (daniella.sodre@ufpe.br) on 2015-03-13T12:56:44Z (GMT) No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO Roberto do Nascimento.pdf: 1184922 bytes, checksum: bda89817647b4e6942e511a3bba3dcac (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-13T12:56:44Z (GMT). No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO Roberto do Nascimento.pdf: 1184922 bytes, checksum: bda89817647b4e6942e511a3bba3dcac (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013-08-29 / O crescimento exponencial da carga de tráfego e a necessidade de acesso ubíquo provocaram uma expansão da infraestrutura de rede e um rápido crescimento na demanda do consumo de energia. Portanto, os operadores de redes de telecomunicações móveis têm de encontrar formas de atender essa nova demanda de recursos, enquanto otimiza os custos de energia. A redução do consumo de energia na estação base pode ser alcançada via ambiente de rede cooperativa explorando a flutuação da carga de tráfego. Dessa forma, é possível alternar o modo de operação da estação base (BS). Em um conglomerado de tecnologias de acesso sem fio pode ocorrer vários handovers e o desempenho em termos de eficiência de energia e probabilidade de bloqueio na estação base, pode ser seriamente prejudicado se os recursos não forem alocados adequadamente, assim são adotados critérios para realização do handover. Diante da importância de reduzir o consumo de energia nas RSFs, tem-se este tema como foco principal deste trabalho. Além da confecção de um modelo baseado em programação linear inteiro misto (PLIM) para otimizar o consumo de energia nas redes sem fio, dado um ambiente de rede colaborativo, um estudo é realizado buscando avaliar o impacto da cooperação das redes e da proporcionalidade existente entre os tamanhos de áreas de coberturas, na otimização do consumo de energia.

O ambiente produtivo denominado job shop representa empresas manufatureiras com características como: alta variedade de produtos, volume baixo de produção e uma fábrica dividida em áreas funcionais. O problema abordado neste trabalho trata da determinação do programa de produção (scheduling) de cada lote de produtos no ambiente job shop, com a premissa de que cada produto a ser elaborado surge através de um pedido realizado pelo cliente com especificações e particularidades próprias. O objetivo do trabalho é apresentar e examinar de forma detalhada as formulações matemáticas do tipo linear inteira mista (PLIM), encontradas na literatura para o ambiente que consideram a função objetivo do makespan. Além disso, se estabelece uma nova formulação matemática que auxilia a simulação do ambiente. Todas as formulações foram comparadas através de suas dimensões e testes computacionais. Adicionalmente são apresentadas três diferentes estratégias de resolução que permitem a exploração de soluções obtidas através de diferentes metodologias. A primeira estratégia estabelece para cada instância uma solução inicial que promove uma redução do número de combinações a serem avaliadas pelo software, a segunda estratégia combina duas formulações tornando uma formulação unificada, e a terceira estratégia, estabelece um processo que utiliza duas formulações de forma consecutiva compondo um procedimento sistemático. Experimentos computacionais indicam que a formulação com melhor desempenho para o problema de job shop é a formulação de Manne (1960) por obter o melhor limitante superior (upper bound). A formulação proposta apresenta o melhor limitante inferior (lower bound). Todas as formulações melhoram seus resultados através do uso das estratégias propostas. / The operational job shop environment, represents manufacturing companies with high product variety, low volume production and an organization divided into functional areas. The problem addressed in this work determines the production schedule of each batch production, with the premise that each product results from a request made by the client with specifications and its own particularities. The main objective here is to present and to examine in detail the mathematical integer - linear program formulations (MILP) from the literature for the job shop classic environment, which considers the makespan objective. Furthermore, a new mathematical formulation is provided to help with the simulation of the environment. All the formulations were compared by mathematical dimensions and computational tests. In addition, three different strategies are presented to promote the exploration of solutions obtained from new methodologies. The first strategy defines an initial solution for each problem and promotes a reduction of the combination number to be evaluated by the software. The second strategy considers the combination of two mathematical formulations under one objective function. The third strategy establishes a procedure in which two mathematical formulations are used consecutively, creating a systematic procedure. Computational experiments demonstrate that the best formulation for the job shop problem is the Manne (1960) formulation, since it obtains the best upper bound. The proposal formulation obtains the best lower bound. All of the formulations improve their results through the use of the proposed strategies.

O ambiente produtivo denominado job shop representa empresas manufatureiras com características como: alta variedade de produtos, volume baixo de produção e uma fábrica dividida em áreas funcionais. O problema abordado neste trabalho trata da determinação do programa de produção (scheduling) de cada lote de produtos no ambiente job shop, com a premissa de que cada produto a ser elaborado surge através de um pedido realizado pelo cliente com especificações e particularidades próprias. O objetivo do trabalho é apresentar e examinar de forma detalhada as formulações matemáticas do tipo linear inteira mista (PLIM), encontradas na literatura para o ambiente que consideram a função objetivo do makespan. Além disso, se estabelece uma nova formulação matemática que auxilia a simulação do ambiente. Todas as formulações foram comparadas através de suas dimensões e testes computacionais. Adicionalmente são apresentadas três diferentes estratégias de resolução que permitem a exploração de soluções obtidas através de diferentes metodologias. A primeira estratégia estabelece para cada instância uma solução inicial que promove uma redução do número de combinações a serem avaliadas pelo software, a segunda estratégia combina duas formulações tornando uma formulação unificada, e a terceira estratégia, estabelece um processo que utiliza duas formulações de forma consecutiva compondo um procedimento sistemático. Experimentos computacionais indicam que a formulação com melhor desempenho para o problema de job shop é a formulação de Manne (1960) por obter o melhor limitante superior (upper bound). A formulação proposta apresenta o melhor limitante inferior (lower bound). Todas as formulações melhoram seus resultados através do uso das estratégias propostas. / The operational job shop environment, represents manufacturing companies with high product variety, low volume production and an organization divided into functional areas. The problem addressed in this work determines the production schedule of each batch production, with the premise that each product results from a request made by the client with specifications and its own particularities. The main objective here is to present and to examine in detail the mathematical integer - linear program formulations (MILP) from the literature for the job shop classic environment, which considers the makespan objective. Furthermore, a new mathematical formulation is provided to help with the simulation of the environment. All the formulations were compared by mathematical dimensions and computational tests. In addition, three different strategies are presented to promote the exploration of solutions obtained from new methodologies. The first strategy defines an initial solution for each problem and promotes a reduction of the combination number to be evaluated by the software. The second strategy considers the combination of two mathematical formulations under one objective function. The third strategy establishes a procedure in which two mathematical formulations are used consecutively, creating a systematic procedure. Computational experiments demonstrate that the best formulation for the job shop problem is the Manne (1960) formulation, since it obtains the best upper bound. The proposal formulation obtains the best lower bound. All of the formulations improve their results through the use of the proposed strategies.

A localização de fábricas, fornecedores e/ou CDs é um problema de grande complexidade, principalmente em empresas com operações internacionais. Na literatura mundial são poucos os modelos desenvolvidos que tratam da localização de instalações em escala global. Este trabalho propõe um modelo de Programação Linear Inteira Mista que soluciona o problema minimizando os custos logísticos (custos fixos, custos de transferência, custos de distribuição, impostos não recuperáveis, estoques, take-or-pay, matéria-prima e custos de agregação de valor e transbordo) levando em consideração vários elos da cadeia de suprimentos. Como principais contribuições do modelo citam-se a inclusão de benefícios fiscais em transações internacionais, tais como o drawback, o cálculo pioneiro para custo no carregamento dos estoques e o tratamento dado aos custos tipo take-or-pay. São sugeridas adaptações do modelo para utilização em quaisquer segmentos de indústria. O modelo foi aplicado com sucesso em um caso real de uma indústria do segmento químico. / The location of factories, suppliers and distribution centers has always been a problem of great complexity, mainly for companies with global operations. In the literature, there are a few models developed for facilities location in a global scale. This work proposes a Mixed Integer Linear Programming model that solves the problem minimizing the total logistic cost (fixed, transfer and distribution costs, non recoverable duties, carrying, take-or-pay, raw material, added value and handling costs) taking into consideration several echelons in the supply chain network. The main contributions of the proposed model are the considerations regarding fiscal benefits in international trade such as drawback, the pioneer carrying cost calculation and the treatment given to the take-or-pay costs. Some adaptations of the model have been suggested for use in any type of industry. The model was successfully applied in a real case of a chemical industry.

A localização de fábricas, fornecedores e/ou CDs é um problema de grande complexidade, principalmente em empresas com operações internacionais. Na literatura mundial são poucos os modelos desenvolvidos que tratam da localização de instalações em escala global. Este trabalho propõe um modelo de Programação Linear Inteira Mista que soluciona o problema minimizando os custos logísticos (custos fixos, custos de transferência, custos de distribuição, impostos não recuperáveis, estoques, take-or-pay, matéria-prima e custos de agregação de valor e transbordo) levando em consideração vários elos da cadeia de suprimentos. Como principais contribuições do modelo citam-se a inclusão de benefícios fiscais em transações internacionais, tais como o drawback, o cálculo pioneiro para custo no carregamento dos estoques e o tratamento dado aos custos tipo take-or-pay. São sugeridas adaptações do modelo para utilização em quaisquer segmentos de indústria. O modelo foi aplicado com sucesso em um caso real de uma indústria do segmento químico. / The location of factories, suppliers and distribution centers has always been a problem of great complexity, mainly for companies with global operations. In the literature, there are a few models developed for facilities location in a global scale. This work proposes a Mixed Integer Linear Programming model that solves the problem minimizing the total logistic cost (fixed, transfer and distribution costs, non recoverable duties, carrying, take-or-pay, raw material, added value and handling costs) taking into consideration several echelons in the supply chain network. The main contributions of the proposed model are the considerations regarding fiscal benefits in international trade such as drawback, the pioneer carrying cost calculation and the treatment given to the take-or-pay costs. Some adaptations of the model have been suggested for use in any type of industry. The model was successfully applied in a real case of a chemical industry.

In this Dissertation, the Vehicle Routing Problem with Drones (VRPD), motivated by the growing interest on Unmanned Aerial Vehicles (UAVs, or Drones) by the industry and their applications in logistics is studied. A pioneer work by (MURRAY; CHU, 2015) shows a combination between UAV and a truck to deliver products, presenting an adaptation to the Traveling Salesman Problem (TSP). After a literature review, an extension of the model from Murray and Chu (2015) we present a model for the problem with multiple vehicles. This model is developed as a Mixed Integer Linear Programming (MILP) problem and solved with the solver CPLEX. A heuristic based on a Hybrid Genetic Algorithm (HGA) is also developed and presented. Our results show that the use of drones reduces the total mileage of the trucks by a significant percentage. / Nessa monografia estuda-se o Problema do Roteamento de Veículos com Drones (PRVD), motivado pelo crescente interesse da indústria em Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs) e suas aplicações em logística. O trabalho pioneiro de (MURRAY; CHU, 2015) mostra uma combinação entre VANT e um caminhão para realização de entregas de produtos, no qual foi proposta uma adaptação do Problema do Caixeiro Viajante (PCV). Após uma revisão de literatura, apresenta-se uma extensão do modelo de Murray and Chu (2015) para o problema com múltiplos veículos. Desenvolveu-se um modelo de Programação Linear Inteira Mista que foi resolvido com o solver CPLEX. Uma heurística basead em um Algoritmo Genético Híbrido também foi desenvolvido e é apresentada. Resultados mostram que a utilização dos VANTs reduzem a quilometragem dos caminhões significativamente.

Made available in DSpace on 2016-08-10T10:40:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Bruno Quirino de Oliveira.pdf: 3736663 bytes, checksum: e1dc08656b351b56c485c6f1ee09217b (MD5) Previous issue date: 2015-03-12 / Telecommunications experience accelerated evolution. The environment is very competitive and the volume of financial resources involved is significant. The variety of available technologies makes system planning stage, a procedure not only desirable but necessary, especially in a competitive environment. The use of comprehensive and flexible methodologies that can assist in decision-making, based on mathematical optimization models, it seems an inevitable way. This paper presents mathematical models based on operational research, mixed integer linear programming (MILP) and fuzzy logic to assist in strategic planning and decision-making, for the telecommunications industry, where they are analyzed, discussed and applied optimization models approach node-arc and arc-path. The analysis is focused on minimizing the cost given the expected demand. The main network components, services and costs are identified and models are developed to determine the network configuration or service. The models allow for greater flexibility and a high degree of interaction with the planner. These characteristics make it possible to analyze various scenarios where there is inaccuracy, both for the selection of services and for network deployment. To ensure the practical validation of the methodology, results of computational experiments are presented and discussed. Noteworthy are the results: (1) the possibility of holding a multi-service planning, with the possibility of assigning priorities in the services and care (2) effectiveness of the model for network deployment, which revealed a gain of 2% in the optimal solution in a test instance of SNDlib repository. / As telecomunicações experimentam acelerada evolução. O ambiente é muito competitivo e o volume de recursos financeiros envolvidos é significativo. A variedade de tecnologias disponíveis faz da etapa de planejamento do sistema um procedimento não só desejável como necessário, principalmente num ambiente de competitividade. A utilização de metodologias abrangentes e flexíveis que possam auxiliar no processo de decisão, fundamentadas em modelos matemáticos de otimização, parece um caminho inevitável. Este trabalho apresenta modelos matemáticos baseados em pesquisa operacional, programação linear inteira mista (PLIM) e lógica fuzzy para ajudar no planejamento estratégico e na tomada de decisões, para o setor de telecomunicações, onde são analisados, aplicados e discutidos modelos de otimização com abordagem nó-arco e arco-caminho. A análise é orientada à minimização do custo atendendo a demanda prevista. Os principais componentes de rede, de serviços e de custos são identificados e os modelos são desenvolvidos para determinar a configuração de rede ou de prestação de serviços. Os modelos permitem uma maior flexibilidade e um alto grau de interação com o planejador. Estas características possibilitam analisar variados cenários onde há imprecisão, tanto para a seleção de serviços, quanto para a implantação de rede. Para garantir a validação prática da metodologia desenvolvida, resultados de experimentos computacionais são apresentados e discutidos. Destacam-se nos resultados: (1) a possibilidade de realizar um planejamento multi-serviço, com possibilidade de atribuir prioridades no atendimento dos serviços e (2) eficácia do modelo, para a implantação de rede, onde se obteve um ganho de 2% na solução ótima, em uma instância de teste do repositório SNDlib.

This paper aims to present the thesis developed in the Doctoral Programin Computer Science and Computational Mathematics of the ICMC/USP. The thesis theme seeks to advance the state of the art by solving the problems of scalability and representation present in mission planning algorithms for Unmanned Aerial Vehicle (UAV). Techniques based on mathematical programming and evolutionary computation are proposed. Articles have been published, submitted or they are in final stages of preparation.These studies report the most significant advances in the representation and scalability of this problem. Mission planners worked on the thesis deal with stochastic problems in non-convex environments,where collision risks or failures in mission planning are treated and limited to a tolerated value. The advances in the representation allowed to solve violations in the risks present in the original literature modeling, besides making the models more realistic when incorporating aspects such as effects of the air resistance. Efficient mathematical modeling techniques allowed to advance from a Mixed Integer Nonlinear Programming (MINLP) model, originally proposed in the literature, to a Mixed Integer Linear Programming (MILP) problem. Modeling as a MILP led to problem solving more efficiently through the branch-and-algorithm. The proposed new representations resulted in improvements from scalability, solving more complex problems within a shorter computational time. In addition, advances in scalability are even more effective when techniques combining mathematical programming and metaheuristics have been applied to the problem. / O presente documento tem por objetivo apresentar a tese desenvolvida no Programade Doutorado em Ciência da Computação e Matemática Computacional do ICMC/USP. O tema da tese busca avançar o estado da arte ao resolver os problemas de escalabilidade e representação presentes em algoritmos de planejamento para missões com Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs). Técnicas baseadas em programação matemática e computação evolutiva são propostas. Artigos foram publicados, submetidos ou se encontram em fase final de elaboração. Esses trabalhos reportamos avanços mais significativos obtidos na representação e escalabilidade deste problema.Os planejadores de missão trabalhados na tese lidam com problemas estocásticos em ambientes não convexos, onde os riscos de colisão ou falhas no planejamento da missão são tratados e limitados a um valor tolerado. Os avanços na representação permitiram solucionar violações nos riscos presentes na modelagem original, além de tornar os modelos mais realistas ao incorporar aspectos como efeitos da resistência do ar. Para isso, técnicas eficientes de modelagem matemática permitiram avançar de um modelo de Programação Não-Linear Inteira Mista(PNLIM), originalmente proposto na literatura, para um problema de Programação Linear Inteira Mista (PLIM). A modelagem como um PLIM levou à resolução do problema de forma mais eficiente através do algoritmo branch-and-cut. As novas representações propostas resultaram em melhorias na escalabilidade, solucionando problemas mais complexos em um tempo computacional menor.Além disso,os avanços em escalabilidade mostraram-se mais efetivos quando técnicas combinando programação matemática e metaheurísticas foram aplicadas ao problema.

High school timetabling problems consist in assigning meetings between classes and teachers, with the goal of minimizing the violation of specific soft requisites. This category of problems has been extensively studied since the 1950s, mostly via mixed-integer programming and metaheuristic techniques. However, the computation of optimal or near-optimal solutions using mixed-integer programs or metaheuristics is still a challenge for most practical problems. In this thesis, we investigate new mixed-integer programming formulations, column generation approaches and parallel metaheuristic based algorithms to compute lower bounds and solutions for high school timetabling problems. Extensive computational experiments conducted with real-world instances demonstrate that our best formulations are competitive with best-known formulations, while our parallel algorithms present superior performance than the state-of-the-art methods. / Problemas de horários escolares consistem em alocar encontros entre turmas e professores, com objetivo de minimizar violações a requisitos qualitativos específicos. Esta categoria de problemas tem sido largamente estudada desde 1950, particularmente via técnicas de programação linear inteira mista e metaheurísticas. Entretanto, a computação de soluções ótimas ou quase ótimas usando programas inteiro-mistos ou metaheurísticas ainda é um desafio na maioria dos problemas práticos. Nesta tese, nós investigamos novas formulações inteiro-mistas, decomposições por geração de colunas e algoritmos baseados em metaheurísticas paralelas para computar limitantes inferiores e soluções para problemas de horários escolares. Extensivos experimentos computacionais conduzidos com instâncias reais demonstram que nossas melhores formulações são competitivas com as melhores formulações existentes, enquanto nossos algoritmos paralelos são superiores em performance computacional quando comparados com métodos que são estado-da-arte.

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.