Made available in DSpace on 2018-08-01T23:58:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_11405_Pedro Henrique.PDF: 46 bytes, checksum: a6e2665d0861e7c06a76decf0560bfab (MD5) Previous issue date: 2017-08-01 / Um dos principais desafios das organizações está na sua capacidade de fazer escolhas certas e consistentes, de modo alinhado com seu direcionamento estratégico. Dessa forma, o aporte de verba para investimento em projetos que tragam retornos positivos se torna fundamental para a empresa que quer ter sucesso em seus negócios e atingir seus objetivos de longo prazo. Tratando-se de ferrovias, a necessidade de tomar as decisões certas se torna ainda mais fundamental, uma vez que a implantação de projetos pode levar longos períodos e influenciar diretamente a operação e disponibilidade dos ativos. Selecionar alternativas de investimentos correntes de acordo com recursos financeiros disponíveis configura-se como um problema clássico de otimização e dentre as diversas técnicas existentes, destaca-se a Programação por Metas, uma técnica de programação por objetivos múltiplos. Esse trabalho irá apresentar um modelo de programação por metas ponderada, aplicado na seleção de uma carteira de projetos de investimentos correntes ferroviários, utilizando o suplemento Solver do Microsoft Excel. Os resultados obtidos mostraram que o modelo é uma importante ferramenta de apoio a tomada de decisão e que, com os ajustes necessários, pode ser utilizado para selecionar projetos de outras naturezas.

Este estudo foi realizado nas áreas de reflorestamento da Indústria Pedro N. Pizzatto, localizada na região de General Carneiro, Centro-Sul do Paraná, com o objetivo geral de modelar o planejamento florestal otimizado de longo prazo visando maximizar o lucro da empresa florestal em questão, levando em consideração o estoque de carbono existente nas florestas com o decorrer dos tratamentos silviculturais. O estudo apresentou os seguintes objetivos específicos: estimar o volume de sortimento retirado nos desbastes e no corte raso, em 11 projetos, utilizando 4 simulações de regimes de manejo além do regime de manejo atual da empresa; estimar a quantidade de carbono (C), existente acima do solo, que é retirada nos desbastes simulados para cada regime de manejo e para os projetos, assim como a quantidade remanescente dessa variável; apresentar a quantidade total de carbono que seria fixada aos 20 anos para os projetos e regimes de manejo estudados, verificando se existe diferença significativa entre eles; avaliar economicamente os projetos submetidos aos diferentes regimes de manejo; identificar a melhor opção de manejo florestal para cada projeto da empresa, maximizando o lucro total e mantendo um nível de carbono na área. De posse dos dados advindos de 11 Projetos da referida empresa, utilizou-se o Software SISPINUS para prognosticar o volume, a altura e o diâmetro desses projetos, submetidos a 5 diferentes regimes de manejo, para um horizonte de planejamento de 21 anos. Através dos resultados obtidos de diâmetro e altura estimou-se a quantidade de carbono remanescente e retirado nos anos do horizonte de planejamento, assim como a quantidade total de carbono aos 20 anos de cada projeto com o objetivo de verificar se existe diferença significativa entre as médias encontradas para os projetos e para os regimes de manejo. Na programação linear adotou-se 36 cenários, sendo que estes variaram em função da demanda de madeira (exigida pela empresa, 20% menor e 30% menor), da taxa de desconto anual (8, 10, 12 e 16,5% a.a.) e da estratégia comercial (Compra e Venda maximizando o VPL, DownGrade minimizando a compra e DownGrade maximizando o VPL). Adotou-se também um modelo de programação em metas, onde foram estabelecidas metas de carbono (baseada no resultado obtido com o melhor cenário), metas econômicas (baseada no faturamento anual da empresa) e metas de demanda para cada sortimento. Após a análise dos resultados encontrados as seguintes conclusões podem ser tiradas: o maior volume dos sortimentos estudados (serraria, torno pequeno e torno grande) concentrou-se nos primeiros anos do horizonte de planejamento, em todos os regimes de manejo adotados, devido à idade avançada dos projetos no ano considerado como base para início do estudo; a quantidade remanescente total de carbono, considerando todos os projetos, apresentou-se instável durante o horizonte de planejamento, sendo a maior quantidade encontrada nos primeiros e nos últimos anos do horizonte de planejamento, nos 5 regimes de manejo adotados no estudo; comparando-se estatisticamente os regimes de manejo estudados verificou-se que estes apresentam diferenças estatísticas significantes ao nível de 5% de probabilidade, sendo que o regime da empresa e o regime 4 apresentaram as menores médias e os regimes 1, 2 e 3 as maiores médias para quantidade de carbono total aos 20 anos de idade; com relação às médias de carbono total encontradas aos 20 anos para os projetos estudados pode-se dizer que apenas o Projeto 12 apresentou resultado significativo, sendo a maior média de todos os projetos, o que pode ser justificado pelo seu alto índice de sítio; o cenário que apresentou o melhor resultado para a função objetivo no modelo de programação linear foi o de número 5. Este cenário considera uma taxa de desconto de 8% ao ano no cálculo do Valor Presente Líquido, a compra e venda da madeira e uma demanda 30% do que a utilizada pela empresa; os projetos apresentaram áreas muito quebradas, sendo que algumas muito pequenas. Isto pode ser causado pelo número grande de restrições impostas pelo modelo e a quebra dos projetos grandes pode estar sugerindo a criação de novas unidades de manejo. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACT: This study was carried out in lands of the Indústrias Pedro N. Pizzatto, located in General Carneiro county, Southern-Central Paraná State, Brazil. The general objective of the study was develop a long-term optimization forest planning model which maximizes the revenue of the forest company, taking into consideration the carbon stocked in the forests under different management regimes. The specific objectives of the study were: to estimate the timber volume harvested by the occasion of thinnings and final cut in 11 stands, using 4 simulated management regimes besides the standard regime adopted by the company; to estimate the aboveground carbon stock (C) removed by the simulated thinnings for each management regime and stand as well as the remaining stock of this variable; to estimate the total amount of carbon captured by the forest stands in a 20-year period for each management regime and comparing the statistics of them; to evaluate the economic result of the different management regimes; to identify the best management option for each stand in the study area which maximizes the total revenue keeping a certain level of carbon in the forest. The data came from 11 stands of the company, and the SISPINUS growth and yield simulator was used to predict volume, mean tree height and dbh of these stands managed under five different options for a planning horizon of 21 years. Removed and remaining carbon stocks of each stand were estimated through dbh and height for each management event and for the total period of time aiming at identifying significant differences among the management regimes. Linear programming techniques were applied to 36 scenarios defined as a function the log demand (required by the company, 20% less and 30% less), the annual interest rate (8, 10, 12, and 16.5% per annum), as well as the commercial strategy (purchase and sale maximizing NPV – Net Present Value, DownGrade minimizing purchase and DownGrade maximizing NPV). A goal programming approach was also used to indicate some carbon stock goals for the best previously selected scenario, economical goals (based upon the annual income of the company) and demand goals of each log use (assortment). The results indicated the greatest volume of the assortments (sawnlog, small veneer log, long veneer log) were concentrated in the first years of the planning horizon for all management regimes due to the age of the stands used for the beginning of the analysis (the current existing stands are only mature ones). It was also noticed that the total carbon stock remaining in the stands under study was instable during the planning horizon and concentrated in the last years of the planning horizon for the five regimes under analysis. The statistical comparison among the management regimes showed significant differences at 0.05 probability level. The current management regime used by the company and regime 4 gave the lowest means, whereas regimes 1, 2, and 3 gave the greatest means of total carbon stock in 20 years. The best condition was reached by stand 12, the greatest mean for the most favorable site index. The best scenario indicated by the objective function in the linear programming model was number 5. This option takes into consideration an 8% interest rate for calculating NPV, purchase and sale of logs in the market and a demand of 30% of the woody raw material consumed by the factory. The stands originated after the application of the model showed irregular areas, some very small. This might be caused by the great number of restrictions imposed by the model and the conversion of large stands into small ones might be suggesting the necessity of creating new and variable management units.

Submitted by DOUGLAS MIRANDA RODRIGUES null (douglasnet@gmail.com) on 2016-10-20T13:35:28Z No. of bitstreams: 1 Dissertação - Douglas Miranda Rodrigues.pdf: 8525562 bytes, checksum: de3f28242f3d17929bb0eb8ddc912f55 (MD5) / Approved for entry into archive by Juliano Benedito Ferreira (julianoferreira@reitoria.unesp.br) on 2016-10-26T18:00:28Z (GMT) No. of bitstreams: 1 rodrigues_dm_me_guara.pdf: 8525562 bytes, checksum: de3f28242f3d17929bb0eb8ddc912f55 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-26T18:00:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 rodrigues_dm_me_guara.pdf: 8525562 bytes, checksum: de3f28242f3d17929bb0eb8ddc912f55 (MD5) Previous issue date: 2016-10-10 / Em diversas áreas de trabalho, da Engenharia à Economia, os problemas se apresentam como sendo multiobjetivos, característica que torna complexa a tomada de decisão. Geralmente, estes objetivos são conflitantes e faz-se necessário o uso de técnicas de otimização para a obtenção de melhores resultados. Na presente dissertação serão estudados alguns métodos para a resolução destes problemas, com o objetivo de aplicar métodos de aglutinação em problemas de projetos de experimentos com múltiplas respostas. Deste modo, inicialmente foi realizada uma análise bibliométrica sobre os diferentes métodos utilizados para a resolução destes problemas. A partir disto, foi desenvolvida uma nova abordagem, utilizando a Programação por Compromisso (Compromise Programming – CP) e a Programação por Metas (Goal Programming – GP), bem como diferentes algoritmos (Gradiente Reduzido Generalizado – GRG e a metaheurística do software Optquest) que são usualmente adotados, com comparação de resultados e análise. De modo geral, esta nova proposta apresentou resultados melhores em relação à abordagem tradicional (desirability), qualificando este procedimento como uma alternativa na otimização de múltiplas respostas. / In many areas, from Engineering to Economics, problems present themselves as multiobjective, which makes a decision-making process complex. Generally, these are conflicting objectives, and optimization techniques are necessary to achieve better results. This paper applies agglutination methods in classical problems of design of experiments with multiple responses. A bibliometric analysis was made, and a new approach was developed, using Compromise Programming – CP and Goal Programming – GP, as well as two different algorithms (Generalized Reduced Gradient – GRG and Optquest’s software metaheuristics) with results comparison and analysis. The new proposal presented better results when compared to the traditional approach (desirability), qualifying this procedure as an alternative in multiple responses optimization.

Orientador: Fernando Augusto da Silva Marins / Resumo: Em diversas áreas de trabalho, da Engenharia à Economia, os problemas se apresentam como sendo multiobjetivos, característica que torna complexa a tomada de decisão. Geralmente, estes objetivos são conflitantes e faz-se necessário o uso de técnicas de otimização para a obtenção de melhores resultados. Na presente dissertação serão estudados alguns métodos para a resolução destes problemas, com o objetivo de aplicar métodos de aglutinação em problemas de projetos de experimentos com múltiplas respostas. Deste modo, inicialmente foi realizada uma análise bibliométrica sobre os diferentes métodos utilizados para a resolução destes problemas. A partir disto, foi desenvolvida uma nova abordagem, utilizando a Programação por Compromisso (Compromise Programming – CP) e a Programação por Metas (Goal Programming – GP), bem como diferentes algoritmos (Gradiente Reduzido Generalizado – GRG e a metaheurística do software Optquest) que são usualmente adotados, com comparação de resultados e análise. De modo geral, esta nova proposta apresentou resultados melhores em relação à abordagem tradicional (desirability), qualificando este procedimento como uma alternativa na otimização de múltiplas respostas. / Mestre

Orientador: Antonio Roberto Balbo / Resumo: A produção de energia eólica tem se destacado no Brasil e mostrado grande importância na questão ambiental, pois auxilia na redução da emissão dos gases poluentes na atmosfera, provenientes de outras fontes de energia. Neste trabalho é proposta uma modelagem matemática de otimização multiobjetivo a qual explora a produção de energia eólica em um problema de despacho econômico e ambiental termo-eólico. O principal objetivo é mostrar que uma metodologia determinística envolvendo os métodos de otimização multiobjetivo de restrições canalizadas progressivas e de técnicas de programação por metas ponderadas, em conjunto com o método de pontos interiores, é eficiente à resolução deste problema. É proposta uma nova técnica, a qual é uma combinação entre os métodos de otimização multiobjetivo citados. As soluções dos subproblemas gerados por estes métodos serão determinadas através de pacotes computacionais, onde são apresentados resultados de casos distintos de produção de energia, mostrando a insuficiência da energia eólica nos custos operacionais da geração e no impacto ambiental / Abstract: The production of wind energy has stood out in Brazil and has shown great importance in the environmental issue, as it assists to reduce of polluting gases in the atmosphere arising out of other sources of energy. In this work a mathematical modeling of optimization multiobjective is proposed, which explores the wind energy production in a thermal-wind environmental and economic dispatch problem. The main objective is to show that a deterministic methodology involving the multiobjective optimization methods, progressive bounded constraints and weighted goal programming techniques, together with an interior point method, is e cient to solve this problem. A new technique is proposed, which is a combination of the mentioned multiobjective optimization methods. The solutions of the generated subproblems by these methods will be determined through of computational package and the results of distinct cases of energy production will be presented, showing the in uence of the wind power on the generation and on the environmental impact. / Doutor

Orientador: Helenice de Oliveira Florentino Silva / Resumo: Esta pesquisa teve por objetivo propor um modelo matemático para auxílio no planejamento da aplicação de agentes maturadores e da colheita da cana-de-açúcar, visando obter uma matéria-prima para o setor sucroenergético com máxima qualidade tecnológica relacionada ao teor de sacarose presente no caldo da cana-de-açúcar. Para tanto, inicialmente, foi realizada a revisão teórica acerca da temática relacionada ao ciclo produtivo da cana-de-açúcar, e, ainda, foram pesquisados os resultados de investigações científicas voltadas para essa atividade e que contemplam o uso de agentes químicos de maturação. Na sequência, buscou-se identificar o conjunto de variáveis e processos que ocorrem na fase de maturação da cana, e, também, foi analisada a temática relacionada à utilização de modelos matemáticos aplicados à otimização de processos envolvidos na cultura em questão. Foi formulado um modelo matemático de programação linear inteira a partir de técnicas de Programação por Metas Ponderadas. A avaliação do modelo proposto foi realizada mediante testes computacionais, utilizando quatro cenários baseados em instâncias compostas por 18, 50, 100 e 500 talhões, nos quais foi simulado o cultivo de 18 variedades de cana-de-açúcar adaptáveis à região centro-sul do Brasil. O modelo proposto neste trabalho foi validado e sua utilidade pôde ser evidenciada pela sua aplicabilidade na identificação do momento ideal para realizar a aplicação do maturador, pela identificação do momento ótimo para real... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: This research aimed to propose a mathematical model to support the planning of the application of ripening agents and sugarcane harvesting, aiming to obtain raw material for the sugarcane industry with maximum technological quality related to the sucrose content present in the sugarcane juice. Initially, the theoretical review was carried out on the theme related to the sugarcane production stages. Then, a research was conducted in order to identify the results of scientific investigations focused on that activity approaching the use of chemical maturation agents. Next, it was sought to identify the set of variables and processes that occurred during the sugarcane maturation phase, and it was also analyzed the theme related to the use of optimization mathematical modeling applied to the crop in question. Finally, an integer linear programming mathematical modeling based on Weighted Goal Programming techniques was formulated. The evaluation of the proposed model was performed through computational tests using four scenarios based on 18, 50, 100 and 500 fields, in which the cultivation of 18 sugarcane varieties adaptable to the south-central region of Brazil was simulated. The model proposed in this research was validated and its usefulness could be evidenced not only by its applicability in the identification of the ideal moment for the application of the ripener, as well as in the identification of the optimum moment for the sugarcane harvest, but, also for the possibility of... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

Submitted by Secretaria Pós de Produção (tpp@vm.uff.br) on 2017-07-27T20:00:22Z No. of bitstreams: 1 D2016 - Ana Paula dos Santos.pdf: 1475202 bytes, checksum: 995f3768e015149be9bbdbae4aff8e20 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-27T20:00:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 D2016 - Ana Paula dos Santos.pdf: 1475202 bytes, checksum: 995f3768e015149be9bbdbae4aff8e20 (MD5) / A baixa discriminação e o esquema de multiplicadores pouco realistas são frequentemente apontadas como limitações da Análise Envoltória de Dados (DEA, de Data Envelopment Analysis). Com o propósito de amenizá-las, o modelo MCDEA (Multiple Criteria DEA) foi desenvolvido sob uma perspectiva multiobjetivo. Como na maioria dos problemas multiobjetivo, o modelo MCDEA não costuma gerar uma solução ótima única, mas um conjunto de soluções não dominadas. Buscando obter uma solução, que, tanto quanto possível, otimize conjuntamente as funções objetivo do modelo MCDEA, foram propostas abordagens baseadas na metodologia de programação por metas (GP, de Goal Programming). Dentre elas, destacam-se os modelos GPDEA, que usam programação por metas do tipo soma ponderada. Contudo, recentemente, os modelos GPDEA foram considerados inválidos, sem que nenhuma formulação alternativa baseada em programação por metas fosse proposta. Visando preencher tal lacuna, esta tese tem o objetivo de desenvolver formulações que solucionem, apropriadamente, o modelo MCDEA, para o caso de retornos constantes e variáveis de escala, mediante o uso de programação por metas do tipo soma ponderada. Essas formulações foram denominadas modelos WGP-MCDEA (Weighted GP-MCDEA), e englobam tanto a orientação a inputs como a outputs. Os modelos propostos geram as soluções básicas não dominadas dos modelos MCDEA correspondentes, quando os níveis de aspiração para as metas são precisamente definidos com este fim. Quando esses níveis são relaxados, em geral, os modelos WGP-MCDEA geram as soluções não dominadas dos modelos MCDEA correspondentes que cobrem a maior área na região de indiferença dos pesos. / Low discrimination and unrealistic multipliers schemes are often cited as limitations of DEA. To mitigate those limitations, the MCDEA model was developed under a multi-objective perspective. As in most multiple objective problems, MCDEA model does not usually result in a unique optimal solution, but in a set of non-dominated solutions. In an attempt to obtain a satisfactory solution, which, as far as possible, jointly optimizes MCDEA´s objective functions, some goal-programming-based approaches were proposed. Among those proposals, we highlight the GPDEA models, which use weighted goal programming. However, recently, GPDEA models were considered invalid, without any alternative goal-programming-based formulation being proposed. Seeking to fill this gap, the objective of this dissertation is to develop formulations that appropriately solve MCDEA model for the cases of constant and variable returns-to-scale, by means of weighted goal programming. These formulations were called WGP-MCDEA models, and include both input and output orientations. The proposed models generate the basic non-dominated solutions of the corresponding MCDEA models when the goals´ aspiration levels are specifically defined for this purpose. When those aspiration levels are smoothened, the WP-MCDEA models generally produce the non-dominated solution of the corresponding MCDEA models that cover the largest area in the indifference region.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:50:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2520.pdf: 1207796 bytes, checksum: d7395bbee81744b10cc9081ce73234c4 (MD5) Previous issue date: 2009-06-22 / This work aim at developing models using linear programming, goal programming and robust optimization to support decision making in the frozen concentrated orange juice planning process. The proposed model includes orange harvesting plan, which takes into account oranges maturation curves. This fact leads to a model that incorporates a large portion of the supply chain involved in the frozen concentrated orange juice sector. Another point to highlight is the inclusion of the blending process of different types of juices to match ratio specification of the product. This study uses orange acidity to calculate ratio specification of the product. This study also explores the importance of data uncertainty incorporation to the aggregate production planning for this business and evaluate results from different approaches of robust optimization to this problem. This author is not aware of previous work in the literature with such approach to the orange juice industry. The problem modeling uses blending problem concepts and production planning with multiple products, stages and periods concepts as well. To solve the linear programming, goal programming and robust optimization models, an algebraic modeling language and a state of art optimization solver of mathematical programming problems is used. A case study was developed in an orange juice company located in the São Paulo State. This company has many facilities and a worldwide distribution system, similar to other companies in this sector. The results show that the proposed approach can be used in real situations. / O objetivo deste trabalho é desenvolver modelos de programação linear, programação por metas e otimização robusta para apoiar decisões no processo de planejamento agregado da produção de suco concentrado congelado de laranja. A modelagem proposta incorpora o planejamento de colheita da laranja, levando-se em consideração as curvas de maturação das laranjas. Esse fato conduz a um modelo que incorpora grande parte da cadeia de suprimento envolvida no setor de produção de suco concentrado congelado de laranja. Outro ponto a destacar é a consideração do processo de mistura de diferentes tipos de sucos para a obtenção da especificação de ratio do produto acabado. No caso desse estudo, utiliza-se a acidez da laranja como base de cálculo para a especificação de ratio do produto acabado. Este estudo também explora a importância da incorporação de incerteza a determinados parâmetros envolvidos no processo de planejamento de produção nesse setor e analisa os resultados das diferentes abordagens de otimização robusta para o problema. Sendo que, este autor desconhece trabalhos anteriores na literatura com esta abordagem para a indústria de suco de laranja. A modelagem do problema utiliza conceitos de problemas de mistura e planejamento de produção com múltiplos produtos, estágios e períodos. Para resolver os modelos de programação linear, programação por metas e otimização robusta, utilizou-se uma linguagem de modelagem algébrica e um aplicativo de última geração de solução de problemas de programação matemática. Um estudo de caso foi realizado em uma empresa de suco de laranja localizada no Estado de São Paulo, envolvendo várias plantas e com uma rede de distribuição internacional com características típicas de outras empresas do setor. Os resultados indicam que a abordagem aqui proposta pode ser aplicada em situações reais.