Orientador: Arnaldo Vieira Moura, Cid Carvalho de Souza / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-12T08:44:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Cire_AndreAugusto_M.pdf: 961770 bytes, checksum: 5fad1ce7143a7b6505cc4194ac56dc65 (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: Esta dissertação de Mestrado trata de um problema real de escalonamento, no qual uma complexa rede de dutos é utilizada para distribuição de derivados de petróleo e bio-combustíveis de refinarias a mercados locais. Dutos constituem a alternativa de transporte mais vantajosa em termos econômicos e ambientais, mas trazem consigo um amplo conjunto de restrições operacionais difíceis, envolvendo seqüenciamento de produtos, capacidade de tanques, controle de taxa de vazão, controle de estoque e muitas outras. O objetivo do problema está em escalonar operações de bombeamento nos dutos de forma a satisfazer as demandas locais em cada órgão de distribuição, dentro de um horizonte de planejamento pré-definido. Para resolvê-lo, este trabalho propõe uma nova abordagem híbrida composta por duas fases. Primeiramente, uma fase de planejamento define os volumes de produto que devem ser transmitidos entre órgãos para que as demandas sejam completamente atendidas. Em seguida, uma fase de escalonamento é responsável por criar e escalonar as operações de bombeamento, de forma a garantir que os volumes definidos na fase anterior sejam efetivamente enviados. Esta disserta¸c¿ao foca na fase de escalonamento, e duas formulações em Programação por Restrições (PR) são apresentadas para modelá-la. Conforme foi verificado, a flexibilidade de PR 'e fundamental para representar e satisfazer restrição que, usualmente, são desconsideradas na literatura, mas que são essenciais para a viabilidade operacional das soluções. A estratégia completa foi implementada e produziu resultados adequados e promissoras para 5 instâncias reais fornecidas pela Petrobras. Tais instâncias cont¿em 30 dutos, mais de 30 produtos e 14 órgãos de distribuição que contemplam cerca de 200 tanques. / Abstract: This dissertation deals with a very difficult overly-constrained scheduling challenge: how to operate a large pipeline network in order to adequately transport oil derivatives and biofuels from refineries to local markets. Pipeline network systems are considered the major option for transporting these product types, in view of their many economic and environmental advantages. However, they pose serious operational difficulties related to product sequencing, flow rates and tank capacities. The challenge is how to schedule individual pumping operations, given the daily production and demand of each product, at each location in the network, over a given time horizon. In order to tackle this problem, we propose a novel hybrid approach which comprises two phases. Firstly, a planning phase decides the necessary volume transmission among depots to satisfy the given demands. Finally, a scheduling phase generates and schedules the pumping operations that guarantee the required volume transmission. This dissertation focuses on the scheduling phase, in which two new Constraint Programming (CP) models are proposed. The CP flexibility plays a key role in modeling and satisfying operational constraints that are usually overlooked in literature, but that are essential in rder to guarantee viable solutions. The full strategy was implemented and produced adequate and promising results when tested over 5 large real instances from Petrobras. These instances have a complex topology with around 30 interconnecting pipelines, over 30 different products in circulation, and about 14 distribution depots which harbor more than 200 tanks. / Mestrado / Pesquisa Operacional / Mestre em Ciência da Computação

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-03-16T11:37:46Z No. of bitstreams: 1 rodrigoleppausdearaujo.pdf: 1937685 bytes, checksum: 0f43bd0bab8063bdc6af288e7aa82320 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-03-16T14:17:13Z (GMT) No. of bitstreams: 1 rodrigoleppausdearaujo.pdf: 1937685 bytes, checksum: 0f43bd0bab8063bdc6af288e7aa82320 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-16T14:17:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 rodrigoleppausdearaujo.pdf: 1937685 bytes, checksum: 0f43bd0bab8063bdc6af288e7aa82320 (MD5) Previous issue date: 2016-11-05 / Meta-heurísticas têm sido frequentemente empregadas na resolução de problemas de otimização. Em particular, pode-se destacar a Evolução Diferencial (DE), que vem sendo aplicada com sucesso em situações onde o espaço de busca é contínuo. Apesar das vantagens dessas técnicas, elas precisam de adequações para tratar as restrições, que comumente limitam o espaço de busca em problemas reais de otimização. Nesse trabalho, uma modificação na DE é proposta a fim de tratar as restrições lineares de igualdade do problema. O método proposto, denotado aqui por DELEqC, gera uma população inicial de soluções candidatas que é factível em relação às restrições lineares de igualdade e gera os novos indivíduos sem utilizar o operador padrão de cruzamento. Com isso, pretende-se gerar novas soluções que também sejam viáveis quanto a esse tipo de restrição. O procedimento proposto de geração de indivíduos e manutenção da factibilidade da população é direto quando restrições lineares de igualdade são consideradas, mas requer o uso de variáveis de folga quando há desigualdades lineares no problema. Caso o problema de otimização envolva restrições não-lineares, o seu tratamento é feito aqui através de uma técnica de penalização adaptativa (APM) ou por meio de um esquema de seleção (DSS). O procedimento proposto é aplicado a problemas disponíveis na literatura e os resultados obtidos são comparados à queles apresentados por outras técnicas de tratamento de restrições. A análise de resultados indica que a proposta apresentada encontrou soluções competitivas em relação às outras técnicas específicas para o tratamento de restrições de igualdade lineares e melhores do que as alcançadas por estratégias comumente adotadas em meta-heurísticas. / Metaheuristics have been used to solve optimization problems. In particular, we can highlight the Differential Evolution(DE),which has been successfully applied insituations where the search space is continuous. Despite the advantages of those techniques, they require adjustments in order to deal with constraints, which commonly restrict the search space in real optimization problems. In this work, a change in the DE is proposed in order to deal with the linear equality constraints of the problem. The proposed method, here denoted by DELEqC, generates an initial population of candidate solutions, which are feasible with respect to the linear equality constraints, and generates new individuals without the standard crossover operation. The idea is to generate new solutions that are also feasible with respect to this kind of constraint. The proposed procedure for generating individuals and maintaining the feasibility of the population is straightforward when linear equality constraints are considered, but requires the use of slack variables when linear inequalities are present. If the optimization problem involves nonlinear constraints, their treatment is done here using an adaptive penalty method (APM), or by means of a selection scheme (DSS). The proposed procedure is applied to problems available in the literature and the results obtained are compared to those presented by other constraint handling techniques. The analysis of results indicates that the presented proposal found competitive solutions in relation to other specific techniques for the treatment of linear equality constraints and better than those achieved by strategies commonly adopted in metaheuristics.

Identificar a meta, pensar na empresa como um todo e não como um conjunto de partes isoladas, reconhecer e aumentar a capacidade da restrição, são etapas necessárias para a implementação da Theory of Constraints (TOC). Essa utilização, seja por meio de raciocínio lógico ou por meio da metodologia Tambor-Pulmão-Corda, visa racionalizar os processos nas organizações e criar novas abordagens que permitam alavancar a competitividade das organizações. Este trabalho parte da intenção de abordar os princípios e as práticas da Teoria das Restrições, identificando e analisando o impacto da implantação da TOC na gestão da produção. Neste contexto, a pesquisa apresenta um enfoque tanto exploratório, quanto descritivo. Pode ser considerado exploratório, uma vez que a revisão da literatura servirá como referência central para as seguintes discussões - a partir da implantação da TOC, quais as mudanças geradas no processo de gestão de uma empresa, quais as alterações nas rotinas de trabalho, qual a reação da equipe envolvida no processo. É descritivo, por meio da descrição e análise de estudos de caso. Sendo assim, pretende-se a partir do levantamento e avaliação do desempenho organizacional e de pesquisa realizada junto a empresas conceituadas, identificar como essas organizações vêem o papel e importância da TOC, sua relevância, efetividade, bem como os aspectos importantes para sua implementação. / Identifying the goal, thinking of the company as a whole and not as a set of isolated parts, to recognize and to increase the capacity of restriction, are necessary stages for the implementation of the TOC (Theory of Constraints). This utilization, be it by means of logical reasoning or by means of methodology Drum-Buffer-Rope, aims to rationalize the processes in the organizations and to create new approaches that allow for the organizations to leverage competitiveness. This article aims to approach the principles and practices of the Theory of Constraints, identifying and analyzing the impact of implantation of TOC in the production administration. In this context, the research presents an exploratory focus as well as a descriptive one. It can be considered exploratory, being that the literature revision will serve as the main reference for the following discussions - from TOC implantation, what changes are generated in the administration process of a company, what are the alterations in the working routines, what is the reaction of the team involved in the process. It is descriptive, by means of description and analysis of case studies. Thus, it is intended from the rising of information and performance evaluation and of research accomplished along with relevant companies, to identify how these organizations see the role and importance of TOC, its relevance, effectiveness, as well as the important aspects for its implementation.

Orientador: José Mario Martínez Pérez / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-20T09:19:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Prudente_LeandrodaFonseca_D.pdf: 1307430 bytes, checksum: 6ac8a3a70af28dce0b2cd6d839b227ef (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: Algoritmos de programação não-linear práticos podem convergir para pontos inviáveis mesmo quando o problema a ser resolvido é viável. Quando isso ocorre, é natural que o usuário mude o ponto inicial e/ou parâmetros algorítmicos e reaplique o método na tentativa de encontrar uma solução viável e ótima. Desta forma, o ideal é que um algoritmo não só seja eficiente em encontrar soluções viáveis, mas também que detecte rapidamente quando ele está fadado a convergir para um ponto inviável. Na tentativa de atingir esse objetivo, apresentamos modificações em um algoritmo baseado em Lagrangiano aumentado de modo que, no caso de convergência para um ponto inviável, os subproblemas são resolvidos com tolerâncias moderadas e, mesmo assim, as propriedades de convergência global são mantidas. Experimentos numéricos são apresentados / Abstract Practical Nonlinear Programming algorithms may converge to infeasible points even when the problem to be solved is feasible. When this occurs, it is natural for the user to change the starting point and/or algorithmic parameters and reapply the method in an attempt to find a feasible and optimal solution. Thus, the ideal is that an algorithm is eficient not only in finding feasible solutions, but also in quickly detecting when it is fated to converge to an infeasible point. In pursuit of this goal, we present modifications of an algorithm based on Augmented Lagrangians so that, in the case of convergence to an infeasible point, the subproblems are solved with moderate tolerances and, even then, the global convergence properties are maintained. Numerical experiments are presented / Doutorado / Matematica Aplicada / Doutor em Matemática Aplicada

Submitted by Cristiane Oliveira (cristiane.oliveira@fgv.br) on 2012-10-04T16:33:04Z No. of bitstreams: 1 1199801656.pdf: 5731466 bytes, checksum: 303dcdc1dd1df5dcc8c101eb567232c9 (MD5) / Approved for entry into archive by Vera Lúcia Mourão (vera.mourao@fgv.br) on 2012-10-04T16:35:22Z (GMT) No. of bitstreams: 1 1199801656.pdf: 5731466 bytes, checksum: 303dcdc1dd1df5dcc8c101eb567232c9 (MD5) / Made available in DSpace on 2012-10-04T16:47:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 1199801656.pdf: 5731466 bytes, checksum: 303dcdc1dd1df5dcc8c101eb567232c9 (MD5) Previous issue date: 1997 / Trata da análise de um programa de Qualidade Total nas empresas do grupo Siemens fazendo uma avaliação comparativa entre a metodologia das quatro vozes e a teoria das restrições. A valia a partir do material levantado na empresa pela metodologia das quatro vozes, quais os efeitos indesejáveis segundo a teoria das restrições que se pode encontrar no referido material e verifica a existência de restrições não identificadas e não contempladas. Faz uma análise crítica do processo sob o ponto de vista da teoria das restrições.

The two-dimensional irregular cutting and packing problems (aka nesting problems) have been studied over the past six decades and consist in cutting (packing) convex and non-convex small pieces from (in) large boards without overlapping. There are several variants of this problem that are defined according to the board shapes and the objective of each problem. There are a number of heuristics proposed in the literature to solve irregular cutting and packing problems, but only few mixed-integer programming models. Specifically, these models were developed for the irregular strip packing problem, that consists in packing pieces into a single board with fixed width and length to be minimized. For the other problem variants, there is no exact methods presented in the literature. The main difficulty in solving irregular cutting and packing problems is how to handle with the geometric constraints. These constraints depend on the type of placement of the pieces on the board that can be continuous or discrete. In this thesis, we present two mixed-integer programming models for the irregular strip packing problem in which the pieces can be continuously placed on the board. These models do not demand complex structures to be built. We also present a new dot data structure to store the information on the placement of the pieces and overlapping positions bringing flexibility and efficiency to discrete approaches. Using this structure, a matheuristic is proposed, combining the advantages of the models with discrete and continuous placement positions for the pieces on the board. Furthermore, constraint programming models for several variants of irregular cutting and packing problems are exploited. For some variants, these models are the first modelling representation. A new global constraint is developed to eliminate the overlap among pieces. Computational experiments were conducted to evaluate the developed approaches. / Os problemas de corte e empacotamento de peças irregulares bidimensionais vêm sendo estudados há décadas e consistem em cortar (empacotar) peças menores, convexas e não convexas, a partir de (em) placas maiores de forma a não se sobreporem. Existem diversas variantes deste problema, definidas de acordo com o formato da placa e objetivo de cada problema. Na literatura, muitas heurísticas foram propostas para a resolução dos problemas de corte e empacotamento de peças irregulares, porém, poucos modelos de programação inteira mista podem ser encontrados. Especificamente, estes modelos foram desenvolvidos para o problema de empacotamento em faixa, que consiste em empacotar as peças em uma placa de largura fixa e comprimento a ser minimizado. Para as demais variantes do problema, não existem métodos exatos propostos na literatura. A principal dificuldade na resolução dos problemas de corte e empacotamento de peças irregulares está na manipulação das restrições geométricas. Estas restrições dependem do tipo de posicionamento das peças na placa, que pode ser discreto ou contínuo. Nesta tese, apresentamos dois modelos de programação inteira mista para o problema de empacotamento de peças em faixa, no qual cada peça pode ser alocada de forma contínua na placa. Estes modelos não demandam estruturas complexas para serem construídos. Também apresentamos uma nova estrutura de dados para armazenar informações sobre o posicionamento das peças e as posições de sobreposição, trazendo flexibilidade e eficiência para abordagens discretas. Utilizando esta estrutura, uma matheuristica foi proposta, combinando as vantagens dos modelos com alocação discreta e contínua das peças na placa. Além disso, modelos de programação por restrições para diversas variantes dos problemas de corte e empacotamento de peças irregulares foram explorados. Para algumas variantes, estes modelos são a primeira representação via modelagem. Uma nova restrição global foi desenvolvida para eliminar a sobreposição entre as peças. Experimentos computacionais foram realizados para avaliar as abordagens propostas.

A necessidade de melhorar a competitividade e de atingir metas e objetivos, dentro de uma empresa, faz com que estudos como este sejam, cada vez mais úteis. A eliminação de desperdícios é uma das principais atividades que contribuem para alcançar melhores resultados, pois além de proporcionar a redução no custo total de fabricação de peças e dos serviços prestados, eliminam também, atividades que não agregam valor ao produto, atividades estas, que os consumidores não estão dispostos a pagar. Nesse contexto, o presente trabalho tem como objetivo demonstrar um estudo real da implantação de técnicas da Teoria das Restrições TOC, aliado a utilização da Mentalidade Enxuta Lean Manufacturing, como ferramentas para eliminação de desperdícios, aumento da produtividade e estabilidade do processo no departamento de Carrocerias de uma indústria automobilística. Num primeiro momento foi analisado o processo produtivo como: os índices da Eficiência Global dos Equipamentos (OEE), balanceamento de cargas de trabalhos e o layout fabril, onde se pode observar várias oportunidades de melhorias como: identificação dos gargalos que restringiam o fluxo produtivo; redução dos lotes de produção em processo; redução do takt time; alterações de layout e aumento da produtividade. A partir daí, foi possível aplicar ações para melhoria do desempenho do processo produtivo, tanto na implementação das ferramentas, como na melhoria contínua. Os resultados obtidos evidenciaram que a correta utilização das técnicas da Teoria das Restrições integradas aos conceitos do Lean Manufacturing, podem gerar ganhos substanciais em competitividade, inclusive com a superação das metas da organização, conforme foi verificado no presente estudo. / The need to improve competitiveness and achieve goals and objectives within a company, makes studies like this are increasingly useful. Waste disposal is one of the main activities that contribute to achieving better results, as well as providing a reduction in the total cost of manufacturing parts and services, also eliminate activities that do not add value to the product, these activities, which consumers are unwilling to pay. In this context, this paper aims to demonstrate an actual study deployment techniques Theory of Constraints `TOC, combined with the use of Lean Thinking `Lean Manufacturing as tools to eliminate waste, increase productivity and process stability Bodies department in an automobile. At first we analyzed the production process as indices of Overall Equipment Efficiency (OEE), balancing workloads and factory layout, where you can observe several opportunities for improvements such as: identification of bottlenecks restricting the production flow; reduction of production batches in process, takt time reduction; layout changes and increased productivity. From there, it was possible to implement actions to improve the performance of the production process, both in the implementation of tools such as continuous improvement. The results showed that the use of correct techniques Theory of Constraints integrated the concepts of Lean Manufacturing can generate substantial gains in competitiveness, including overcoming the goals of the organization, as was found in this study.

Métodos do tipo Lagrangiano Aumentado são muito utilizados para minimização de funções sujeitas a restrições gerais. Nestes métodos, podemos separar o conjunto de restrições em dois grupos: restrições fáceis e restrições difíceis. Dizemos que uma restrição é fácil se existe um algoritmo disponível e eficiente para resolver problemas restritos a este tipo de restrição. Caso contrário, dizemos que a restrição é difícil. Métodos do tipo Lagrangiano aumentado resolvem, a cada iteração, problemas sujeitos às restrições fáceis, penalizando as restrições difíceis. Problemas de minimização com restrições lineares aparecem com freqüência, muitas vezes como resultados da aproximação de problemas com restrições gerais. Este tipo de problema surge também como subproblema de métodos do tipo Lagrangiano aumentado. Assim, uma implementação eficiente para resolver problemas com restrições lineares é relevante para a implementação eficiente de métodos para resolução de problemas de programação não-linear. Neste trabalho, começamos considerando fáceis as restrições de caixa. Introduzimos BETRA-ESPARSO, uma versão de BETRA para problemas de grande porte. BETRA é um método de restrições ativas que utiliza regiões de confiança para minimização em cada face e gradiente espectral projetado para sair das faces. Utilizamos BETRA (denso ou esparso) na resolução dos subproblemas que surgem a cada iteração de ALGENCAN (um método de lagrangiano aumentado). Para decidir qual algoritmo utilizar para resolver cada subproblema, desenvolvemos regras que escolhem um método para resolver o subproblema de acordo com suas características. Em seguida, introduzimos dois algoritmos de restrições ativas desenvolvidos para resolver problemas com restrições lineares (BETRALIN e GENLIN). Estes algoritmos utilizam, a cada iteração, o método do Gradiente Espectral Projetado Parcial quando decidem mudar o conjunto de restrições ativas. O método do gradiente Espectral Projetado Parcial foi desenvolvido especialmente para este propósito. Neste método, as projeções são computadas apenas em um subconjunto das restrições, com o intuito de torná-las mais eficientes. Por fim, tendo introduzido um método para minimização com restrições lineares, consideramos como fáceis as restrições lineares. Incorporamos BETRALIN e GENLIN ao arcabouço de Lagrangianos aumentados e verificamos experimentalmente a eficiência e eficácia destes métodos que trabalham explicitamente com restrições lineares e penalizam as demais. / Augmented Lagrangian methods are widely used to solve general nonlinear programming problems. In these methods, one can split the set of constraints in two groups: the set of easy and hard constraints. A constraint is called easy if there is an efficient method available to solve problems subject to that kind of constraint. Otherwise, the constraints are called hard. Augmented Lagrangian methods solve, at each iteration, problems subject to the set of easy constraints while penalizing the set of hard constraints. Linearly constrained problems appear frequently, sometimes as a result of a linear approximation of a problem, sometimes as an augmented Lagrangian subproblem. Therefore, an efficient method to solve linearly constrained problems is important for the implementation of efficient methods to solve nonlinear programming problems. In this thesis, we begin by considering box constraints as the set of easy constraints. We introduce a version of BETRA to solve large scale problems. BETRA is an active-set method that uses a trust-region strategy to work within the faces and spectral projected gradient to leave the faces. To solve each iteration\'s subproblem of ALGENCAN (an augmented Lagrangian method) we use either the dense or the sparse version of BETRA. We develope rules to decide which box-constrained inner solver should be used at each augmented Lagrangian iteration that considers the main characteristics of the problem to be solved. Then, we introduce two active-set methods to solve linearly constrained problems (BETRALIN and GENLIN). These methods use Partial Spectral Projected Gradient method to change the active set of constraints. The Partial Spectral Projected Gradient method was developed specially for this purpose. It computes projections onto a subset of the linear constraints, aiming to make the projections more efficient. At last, having introduced a linearly-constrained solver, we consider the set of linear constraints as the set of easy constraints. We use BETRALIN and GENLIN in the framework of augmented Lagrangian methods and verify, using numerical experiments, the efficiency and robustness of those methods that work with linear constraints and penalize the nonlinear constraints.

Submitted by LEONARDO ARAUJO DE CARVALHO (leonardo.araujo.carvalho@hotmail.com) on 2016-01-27T18:04:37Z No. of bitstreams: 1 Trabalho consolidado - FINAL1.pdf: 2965135 bytes, checksum: 0ab53d5da52950a358c97914bd8d1f58 (MD5) / Approved for entry into archive by Janete de Oliveira Feitosa (janete.feitosa@fgv.br) on 2016-01-28T11:26:46Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Trabalho consolidado - FINAL1.pdf: 2965135 bytes, checksum: 0ab53d5da52950a358c97914bd8d1f58 (MD5) / Approved for entry into archive by Marcia Bacha (marcia.bacha@fgv.br) on 2016-02-01T10:57:36Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Trabalho consolidado - FINAL1.pdf: 2965135 bytes, checksum: 0ab53d5da52950a358c97914bd8d1f58 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-02-01T10:58:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Trabalho consolidado - FINAL1.pdf: 2965135 bytes, checksum: 0ab53d5da52950a358c97914bd8d1f58 (MD5) Previous issue date: 2015-12-07 / In view of the substantial advancement in competiveness, there has been a growing interest toward debates over the potentiating mechanisms of new technologies implementations for managing the companies' operations, perceived as a organizations support ballast, and required in a globalized world, where the consumers' powerful influence has attained undeniable relevance. However, reality has shown difficulties in including these approaches in some Brazilian companies, especially in smaller ones. Incontestably, one of the barriers are the resource limitations coupled with the few low cost credit alternatives offered at the national market for this company segment. In view of this scenario, independent consultants must face the huge challenge of internalizing in these organizations models of management which are more coherent with the present economical dynamics, having as additional obstacles the natural cultural resistance against the incorporation of some recent administration philosophies, which question the traditional concepts and hold unique views, but are equally able to cause potential effective results, at low costs. This work aimed, on one hand to evaluate the context within which the small organizations are included, and on the other hand, to propose a technological model support to consultancy focused on this special business segment, in which the consultants assume preponderantly the role of educator and coach, with a view towards increasing the chances not only of implementation of updated operation management techniques, but also of its definitive incorporation in the organizations / Com o substancial avanço da competitividade, crescem os interesses pela discussão de mecanismos potencializadores de implantação de novas tecnologias de gestão das operações das empresas, percebidas como um lastro de sustentação das organizações, necessário num mundo globalizado, no qual o poder de influência dos consumidores tem ganhado inegável relevância. Entretanto, a realidade tem revelado dificuldades de inclusão dessas abordagens em algumas empresas brasileiras, sobretudo naquelas de menor porte. Uma das barreiras são, indiscutivelmente, as limitações de recursos, aliadas às poucas alternativas de crédito de baixo custo disponibilizadas no mercado nacional para este segmento de empresas. Diante deste cenário, consultores independentes têm o enorme desafio de internalizar nestas organizações modelos de gestão mais coerentes com a dinâmica da economia atual, tendo como obstáculos adicionais as resistências culturais naturais à incorporação de algumas filosofias de administração modernas como o Lean e a Teoria das Restrições, questionadoras de conceitos tradicionais e detentoras de visões singulares, mas igualmente potencializadoras de resultados efetivos, a um baixo custo. Este trabalho objetivou, por um lado avaliar o contexto no qual os pequenos negócios estão inseridos, e, por outro, propor um modelo de apoio para consultoria voltado para este segmento de empresas, no qual os consultores assumem preponderantemente papeis de educador e coach, de maneira a elevar as chances não somente da implantação de técnicas mais modernas de gestão de operação, mas também de sua incorporação definitiva nestas organizações.

Métodos do tipo Lagrangiano Aumentado são muito utilizados para minimização de funções sujeitas a restrições gerais. Nestes métodos, podemos separar o conjunto de restrições em dois grupos: restrições fáceis e restrições difíceis. Dizemos que uma restrição é fácil se existe um algoritmo disponível e eficiente para resolver problemas restritos a este tipo de restrição. Caso contrário, dizemos que a restrição é difícil. Métodos do tipo Lagrangiano aumentado resolvem, a cada iteração, problemas sujeitos às restrições fáceis, penalizando as restrições difíceis. Problemas de minimização com restrições lineares aparecem com freqüência, muitas vezes como resultados da aproximação de problemas com restrições gerais. Este tipo de problema surge também como subproblema de métodos do tipo Lagrangiano aumentado. Assim, uma implementação eficiente para resolver problemas com restrições lineares é relevante para a implementação eficiente de métodos para resolução de problemas de programação não-linear. Neste trabalho, começamos considerando fáceis as restrições de caixa. Introduzimos BETRA-ESPARSO, uma versão de BETRA para problemas de grande porte. BETRA é um método de restrições ativas que utiliza regiões de confiança para minimização em cada face e gradiente espectral projetado para sair das faces. Utilizamos BETRA (denso ou esparso) na resolução dos subproblemas que surgem a cada iteração de ALGENCAN (um método de lagrangiano aumentado). Para decidir qual algoritmo utilizar para resolver cada subproblema, desenvolvemos regras que escolhem um método para resolver o subproblema de acordo com suas características. Em seguida, introduzimos dois algoritmos de restrições ativas desenvolvidos para resolver problemas com restrições lineares (BETRALIN e GENLIN). Estes algoritmos utilizam, a cada iteração, o método do Gradiente Espectral Projetado Parcial quando decidem mudar o conjunto de restrições ativas. O método do gradiente Espectral Projetado Parcial foi desenvolvido especialmente para este propósito. Neste método, as projeções são computadas apenas em um subconjunto das restrições, com o intuito de torná-las mais eficientes. Por fim, tendo introduzido um método para minimização com restrições lineares, consideramos como fáceis as restrições lineares. Incorporamos BETRALIN e GENLIN ao arcabouço de Lagrangianos aumentados e verificamos experimentalmente a eficiência e eficácia destes métodos que trabalham explicitamente com restrições lineares e penalizam as demais. / Augmented Lagrangian methods are widely used to solve general nonlinear programming problems. In these methods, one can split the set of constraints in two groups: the set of easy and hard constraints. A constraint is called easy if there is an efficient method available to solve problems subject to that kind of constraint. Otherwise, the constraints are called hard. Augmented Lagrangian methods solve, at each iteration, problems subject to the set of easy constraints while penalizing the set of hard constraints. Linearly constrained problems appear frequently, sometimes as a result of a linear approximation of a problem, sometimes as an augmented Lagrangian subproblem. Therefore, an efficient method to solve linearly constrained problems is important for the implementation of efficient methods to solve nonlinear programming problems. In this thesis, we begin by considering box constraints as the set of easy constraints. We introduce a version of BETRA to solve large scale problems. BETRA is an active-set method that uses a trust-region strategy to work within the faces and spectral projected gradient to leave the faces. To solve each iteration\'s subproblem of ALGENCAN (an augmented Lagrangian method) we use either the dense or the sparse version of BETRA. We develope rules to decide which box-constrained inner solver should be used at each augmented Lagrangian iteration that considers the main characteristics of the problem to be solved. Then, we introduce two active-set methods to solve linearly constrained problems (BETRALIN and GENLIN). These methods use Partial Spectral Projected Gradient method to change the active set of constraints. The Partial Spectral Projected Gradient method was developed specially for this purpose. It computes projections onto a subset of the linear constraints, aiming to make the projections more efficient. At last, having introduced a linearly-constrained solver, we consider the set of linear constraints as the set of easy constraints. We use BETRALIN and GENLIN in the framework of augmented Lagrangian methods and verify, using numerical experiments, the efficiency and robustness of those methods that work with linear constraints and penalize the nonlinear constraints.