Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The evolution of computer hardware as well as new applications of mathematical programming techniques, efficiently implemented in many commercial solvers, has given rise to new algorithms called hybrid metaheuristic, which have been applied to solve combinatorial problems. This work presents several approaches which try to deal with the hybridization of local search based metaheuristics with exact algorithms to solve two problems of combinatorial optimization. More specifically, the first problem, capacitated p-median problem, the proposed approach considers heuristic elimination of variable of the original mathematical model, that produce solutions of very good quality in a short amount of time, and a combination with an iterative procedure in which only a certain subset of points is considered. As regards the second problem, unrelated parallel machine scheduling with sequence and machine dependent setup time problem of minimizing makespan, is proposed a mathematical model to search the neighborhood of a solution and identify movement sequences to minimize the objective function. In both cases, mathematical models are solved using a commercial solver. Extensive computational experiments are carried out to demonstrate the good performance of the proposed approaches. / A recente evolução dos computadores como também dos métodos exatos oriundos da programação matemática, muitos destes eficientemente implementados em otimizadores comerciais, propiciou o surgimento de novos algoritmos, denominados metaheurísticas híbridas, que têm sido aplicados para resolução de problemas combinatoriais. Este trabalho apresenta abordagens que hibridizam metaheurísticas baseadas em busca local com algoritmos exatos de programação matemática para resolver dois problemas de otimização combinatória. Mais especificamente, para o primeiro problema, o problema das p-medianas capacitado, a proposta considera a eliminação heurística de variáveis do modelo matemático, que permite a obtenção de soluções de boa qualidade em um curto tempo computacional, e a combinação com um procedimento iterativo no qual apenas um determinado subconjunto de pontos é considerado. No que se refere ao segundo problema, programação de tarefas em máquinas paralelas não relacionadas com tempo de preparação dependente da sequência e da máquina com objetivo de minimizar o tempo de processamento total da máquina com maior carga entre todas (makespan), propõe-se um modelo matemático para varrer a vizinhança de uma solução e identificar sequências de movimentos de tarefas que podem ser aplicadas na respectiva solução de modo a minimizar a função objetivo. Nos dois casos os modelos matemáticos são resolvidos utilizando um otimizador comercial. Extensivos testes computacionais são realizados para demonstrar o bom desempenho das abordagens propostas.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:50:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 6346.pdf: 5901404 bytes, checksum: 2d78b0f5f68ac25a089acd315f55b157 (MD5) Previous issue date: 2014-06-09 / The production of sugar, ethanol and electricity from sugar cane necessarily involves harvesting and transportation of raw materials, which are expensive and complex operations and have significant influence on the quality of the industrial raw material. The literature reports several optimization approaches related to the planning of planting, harvesting and transporting of sugarcane, however the scheduling of harvesting fronts is underexplored. This thesis intends to contribute to the state-of-art of this important issue in the context of the Brazilian agribusiness. Optimization approaches to support scheduling decisions of harvesting fronts considering the balance of harvesting and transportation capacities, as well as good agronomic management are proposed. The approaches are inspired by the representation of the problem as a lot sizing and scheduling model with parallel machines and sequence-dependent setup costs and times, a modelling technique well studied in the production planning and control literature. Three variants of this formulation, based on mathematical programming models, were developed and tested in two real case studies of medium size sugar mills. Heuristic methods based on aggregation procedures and mathematical programming have also been studied and developed to solve large scaled problems found in practice. Among the three variants studied, one presented the best solution quality within the expected execution time. Important scenario analysis were done indicating that the schedule s fulfilment provides reduction of harvesting and transporting complexity to the following season, which can generate significant saves in the cases studied. Besides that, comparing the proposed scheduling method with one of the sector s practice, it can be generated also significant cost reduction in the cases studied. The results were analyzed according to a validation methodology (descriptive facet of tetraedrum) well known in the literature. / A produção de açúcar, álcool e energia elétrica a partir de cana-de-açúcar passa necessariamente pela colheita e transporte da matéria-prima, que são operações custosas, complexas e que interferem significativamente na qualidade da matéria-prima industrial. A literatura reporta várias abordagens de otimização relacionadas ao planejamento do plantio, da colheita e do transporte de cana-de-açúcar, todavia a programação das frentes de colheita é pouco explorada. Nesta tese pretende-se contribuir para o estado da arte deste importante tema no contexto do agronegócio brasileiro. Propõe-se abordagens de otimização para apoiar decisões de programação das frentes de colheita, considerando-se o equilíbrio das capacidades de colheita e transporte, bem como um bom manejo agronômico. As abordagens são inspiradas na representação do problema por meio de um modelo de dimensionamento de lotes e sequenciamento da produção em máquinas paralelas com custos e tempos de setup dependentes da sequência, bem estudado na literatura em contextos de planejamento e controle da produção. Para isso foram desenvolvidas três variantes desta formulação baseadas em programação matemática, voltadas para a programação das frentes de colheita, que foram testadas em dois estudos de caso reais de usinas de cana-de-açúcar de médio porte do setor. Métodos heurísticos baseados em procedimentos de agregação e programação matemática também foram estudados e desenvolvidos para a resolução dos problemas de grande porte encontrados na prática. Das três variantes estudadas, uma delas apresentou melhor qualidade da solução dentro de tempos computacionais aceitáveis para o problema. Análises de cenário importantes foram feitas indicando que o cumprimento da programação proporciona redução de complexidade da colheita e transporte na safra seguinte, podendo gerar economias significativas nos casos estudados. Além disso, a comparação dos resultados das abordagens aqui exploradas com o que é praticado no setor indica um potencial de redução de custos também significativo para os casos estudados. Os resultados foram analisados de acordo com uma metodologia de validação (faceta descritiva do tetraedro) conhecida na literatura.

Este trabalho aborda o problema multiestágio de planejamento e programação da produção em indústrias cervejeiras. O processo de fabricação de cerveja pode ser dividido em duas etapas principais: preparação do líquido e envase. A primeira etapa ocorre, na maior parte do tempo, dentro de tanques de fermentação e maturação. A segunda ocorre nas linhas de envase, podendo ter início assim que o líquido estiver pronto nos tanques. O tempo de preparação do líquido demora vários dias, enquanto que na maioria das indústrias de bebidas carbonatadas este tempo é de no máximo algumas horas. O objetivo deste estudo é obter planos de produção viáveis que visam otimizar as decisões de programação envolvidas nestes processos. Visitas a cervejarias no Brasil e em Portugal foram realizadas para uma maior familiaridade do processo de produção e dados foram coletados. Modelos de programação inteira mista para representar o problema foram desenvolvidos, baseados em abordagens CSLP (The Continuous Setup Lot-Sizing Problem), GLSP (General Lot Sizing and Scheduling Problem), SPL (Simple Plant Location Problem) e ATSP (Asymmetric Travelling Salesman Problem). Os resultados mostram que os modelos são coerentes e representam adequadamente o problema, entretanto, mostram-se difíceis de serem resolvidos na otimalidade. Esta dificuldade de resolução dos modelos motivou o desenvolvimento de procedimentos MIP-heurísticos, como também de uma metaheurística GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure). As soluções obtidas pelos procedimentos heurísticos são de boa qualidade, quando comparadas ao melhor limitante inferior encontrado por meio da resolução dos modelos matemáticos. Os testes computacionais foram realizados utilizando instâncias geradas com base em dados reais. / This study deals with the multistage lot-sizing and scheduling problem in breweries. The brewing process can be divided into two main stages: preparation and filling of the liquid. The first stage occurs most of the time in fermentation and maturation tanks. The second stage occurs in the filling lines and it can start as soon as the liquid gets ready. The preparation time of the liquid takes several days, while in the carbonated beverage industries this time is at most a few hours. The purpose of this study is to obtain feasible production plans aimed at optimizing the decisions involved in these processes. Visits to brewery industries in Brazil and Portugal were held to a greater familiarity of the production process and data were collected. Mixed integer programming models have been developed to represent the problem, based on approaches for the CSLP (The Continuous Setup Lot-Sizing Problem), GLSP (General Lot Sizing and Scheduling Problem), SPL (Simple Plant Location Problem) and ATSP (Asymmetric Travelling Salesman Problem). The results show that the models are consistent and adequately represent the problem; however, they are difficult to be solved at optimality. This motivated the development of MIP-heuristic procedures, as well as a meta-heuristic GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure). The obtained solutions by the heuristics are of good quality, when compared to the best lower bound found by solving the mathematical models. The tests were conducted using generated instances based on real data.

We meet with solving of optimization problems every day, when we try to do our tasks in the best way. An Ant Colony Optimization is an algorithm inspired by behavior of ants seeking a source of food. The Ant Colony Optimization is successfuly using on optimization tasks, on which is not possible to use a classical optimization methods. A Genetic Algorithm is inspired by transmision of a genetic information during crossover. The Genetic Algorithm is used for solving optimization tasks like the ACO algorithm. The result of my master's thesis is created simulator for solving choosen optimization tasks by the ACO algorithm and the Genetic Algorithm and a comparison of gained results on implemented tasks.

The crew scheduling problem with attendance rates is highly relevant for regional passenger rail transport in Germany. Its major characteristic is that only a certain percentage of trains have to be covered by crew members or conductors, causing a significant increase in complexity. Despite being commonly found in regional transport networks, discussions regarding this issue remain relatively rare in the literature. We propose a novel hybrid column generation approach for a real-world problem in railway passenger transport. To the best of our knowledge, several realistic requirements that are necessary for successful application of generated schedules in practice have been integrated for the first time in this study. A mixed integer programming model is used to solve the master problem, whereas a genetic algorithm is applied for the pricing problem. Several improvement strategies are applied to accelerate the solution process; these strategies are analyzed in detail and are exemplified. The effectiveness of the proposed algorithm is proven by a comprehensive computational study using real-world instances, which are made publicly available. Further we provide real optimality gaps on average less than 10 % based on lower bounds generated by solving an arc flow formulation. The developed approach is successfully used in practice by DB Regio AG.

[pt] GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure)é uma metaeurística de partidas múltiplas usada para obter soluções para problemas de otimização combinatória. Nesse trabalho. A metaheurística GRASP tem sido usada para obter soluções de qualidade para muitos problemas de otimização combinatória. Nesse trabalho é proposta uma metodologia para análise do comportamento da metaheurística GRASP. Também são propostas estratégias de hibridização com o religamento de caminhos. Essas estratégias foram desenvolvidas para o problema de atribuição de três índices (AP3) e para o problema de escalonamento de tarefas conhecido na literatura como job-shop schedulling problem (JSP) e são analisadas de acordo com a metodologia proposta. A metodologia para análise do comportamento do método GRASP pode ser usada para prever a partir da versão seqüencial do algoritmo, como a qualidade da solução do algoritmo implementado em paralelo irá variar. Os algoritmos GRASPs desenvolvidos para AP3 e para JSP foram paralelizados e os resultados são comparados aos resultados obtidos usando a metodologia proposta. / [en] GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure) is a multi-start metaheuristic for combinatorial optimization problems. GRASP has been used to find quality solutions of several combinatorial optimization problems. In this work we describe a methodology for analysis of GRASP. Hybrid strategies of GRASP with path relinking are also proposed. These strategies are studied for the 3-index assignment problem (AP3) and for the job-shop schedulling problem (JSP) and are analyzed according to the methodology proposed. The methodology for analysis of GRASP is used to predict qualitatively how the quality of the solution varies in a parallel independent GRASP, using the data of the GRASP sequential version as input. The GRASPs for the AP3 and for the JSP are parallelized and the computational results are compared to the results obtained using the methodology proposed.