O desenho e a gestão de uma cadeia de suprimentos apresentam-se, hoje, como um dos problemas mais importantes e de difícil resolução encontrado pelos gestores. A gestão da cadeia de suprimentos é uma das áreas de maior interesse da Pesquisa Operacional aplicada, buscando determinar a melhor estratégia de produção, transporte e estoque com menor custo e tempo possíveis. Esta dissertação apresenta os resultados de um estudo que objetivou implementar e avaliar uma heurística baseada em Busca Tabu para otimização de uma rede de cadeia de suprimentos. Para tanto, foi utilizada uma modelagem single-source proposta por Farias e Borenstein (2012). O problema foi resolvido com uma adaptação do método de Lee e Kwon (2010), buscando por meio de operações de troca de centros de distribuição (CDs) e arcos encontrar a configuração de menor custo para uma rede de cadeia de suprimentos. Foram resolvidas as 22 instâncias propostas por Farias e Borenstein (2012) e os resultados comprovam que, para esses cenários, o método aplicado teve um bom desempenho computacional, obtendo resultados com uma redução de 81,03% no tempo médio de processamento; contudo, as soluções obtidas pela heurística apresentaram custos médios 4,98% superiores aos resultados ótimos. Por fim, o problema foi resolvido para outras quatro instâncias com características reais, comprovando a eficiência da heurística para problemas de grande escala, visto que todas as soluções foram obtidas em um tempo inferior a 2 minutos de processamento. / The design and supply chain management are currently one of the most important and difficult problems encountered by business managers. Supply chain management is one of the most engaging areas in applied Operations Research, which seeks to determine the best strategy regarding production, shipping and storage at the lowest cost and shortest time possible. This thesis shows the results of a research that aimed to implement and evaluate a heuristic based on Tabu Search to optimize a supply chain network. For this purpose, a single-source model proposed by Farias and Borenstein (2012) was used. The problem was solved by adapting the Lee and Kwon method (2010), exchanging distribution centers (DCs) and arcs, to find the lowest cost for a supply chain network. Twenty two instances proposed by Farias and Borenstein (2012) were resolved and the results indicate that, for these scenarios, the applied method had a good computational performance, getting results with 81.03% of reduction in the average processing time. However, there was an increase of 4.98% in the average cost of the solutions obtained through the heuristic method when compared to the optimal results. Finally, the problem was solved for four other instances with real features, proving the efficiency of the heuristic for large-scale problems, since all solutions were obtained in a time less than 2 minutes of processing.

O desenho e a gestão de uma cadeia de suprimentos apresentam-se, hoje, como um dos problemas mais importantes e de difícil resolução encontrado pelos gestores. A gestão da cadeia de suprimentos é uma das áreas de maior interesse da Pesquisa Operacional aplicada, buscando determinar a melhor estratégia de produção, transporte e estoque com menor custo e tempo possíveis. Esta dissertação apresenta os resultados de um estudo que objetivou implementar e avaliar uma heurística baseada em Busca Tabu para otimização de uma rede de cadeia de suprimentos. Para tanto, foi utilizada uma modelagem single-source proposta por Farias e Borenstein (2012). O problema foi resolvido com uma adaptação do método de Lee e Kwon (2010), buscando por meio de operações de troca de centros de distribuição (CDs) e arcos encontrar a configuração de menor custo para uma rede de cadeia de suprimentos. Foram resolvidas as 22 instâncias propostas por Farias e Borenstein (2012) e os resultados comprovam que, para esses cenários, o método aplicado teve um bom desempenho computacional, obtendo resultados com uma redução de 81,03% no tempo médio de processamento; contudo, as soluções obtidas pela heurística apresentaram custos médios 4,98% superiores aos resultados ótimos. Por fim, o problema foi resolvido para outras quatro instâncias com características reais, comprovando a eficiência da heurística para problemas de grande escala, visto que todas as soluções foram obtidas em um tempo inferior a 2 minutos de processamento. / The design and supply chain management are currently one of the most important and difficult problems encountered by business managers. Supply chain management is one of the most engaging areas in applied Operations Research, which seeks to determine the best strategy regarding production, shipping and storage at the lowest cost and shortest time possible. This thesis shows the results of a research that aimed to implement and evaluate a heuristic based on Tabu Search to optimize a supply chain network. For this purpose, a single-source model proposed by Farias and Borenstein (2012) was used. The problem was solved by adapting the Lee and Kwon method (2010), exchanging distribution centers (DCs) and arcs, to find the lowest cost for a supply chain network. Twenty two instances proposed by Farias and Borenstein (2012) were resolved and the results indicate that, for these scenarios, the applied method had a good computational performance, getting results with 81.03% of reduction in the average processing time. However, there was an increase of 4.98% in the average cost of the solutions obtained through the heuristic method when compared to the optimal results. Finally, the problem was solved for four other instances with real features, proving the efficiency of the heuristic for large-scale problems, since all solutions were obtained in a time less than 2 minutes of processing.

O desenho e a gestão de uma cadeia de suprimentos apresentam-se, hoje, como um dos problemas mais importantes e de difícil resolução encontrado pelos gestores. A gestão da cadeia de suprimentos é uma das áreas de maior interesse da Pesquisa Operacional aplicada, buscando determinar a melhor estratégia de produção, transporte e estoque com menor custo e tempo possíveis. Esta dissertação apresenta os resultados de um estudo que objetivou implementar e avaliar uma heurística baseada em Busca Tabu para otimização de uma rede de cadeia de suprimentos. Para tanto, foi utilizada uma modelagem single-source proposta por Farias e Borenstein (2012). O problema foi resolvido com uma adaptação do método de Lee e Kwon (2010), buscando por meio de operações de troca de centros de distribuição (CDs) e arcos encontrar a configuração de menor custo para uma rede de cadeia de suprimentos. Foram resolvidas as 22 instâncias propostas por Farias e Borenstein (2012) e os resultados comprovam que, para esses cenários, o método aplicado teve um bom desempenho computacional, obtendo resultados com uma redução de 81,03% no tempo médio de processamento; contudo, as soluções obtidas pela heurística apresentaram custos médios 4,98% superiores aos resultados ótimos. Por fim, o problema foi resolvido para outras quatro instâncias com características reais, comprovando a eficiência da heurística para problemas de grande escala, visto que todas as soluções foram obtidas em um tempo inferior a 2 minutos de processamento. / The design and supply chain management are currently one of the most important and difficult problems encountered by business managers. Supply chain management is one of the most engaging areas in applied Operations Research, which seeks to determine the best strategy regarding production, shipping and storage at the lowest cost and shortest time possible. This thesis shows the results of a research that aimed to implement and evaluate a heuristic based on Tabu Search to optimize a supply chain network. For this purpose, a single-source model proposed by Farias and Borenstein (2012) was used. The problem was solved by adapting the Lee and Kwon method (2010), exchanging distribution centers (DCs) and arcs, to find the lowest cost for a supply chain network. Twenty two instances proposed by Farias and Borenstein (2012) were resolved and the results indicate that, for these scenarios, the applied method had a good computational performance, getting results with 81.03% of reduction in the average processing time. However, there was an increase of 4.98% in the average cost of the solutions obtained through the heuristic method when compared to the optimal results. Finally, the problem was solved for four other instances with real features, proving the efficiency of the heuristic for large-scale problems, since all solutions were obtained in a time less than 2 minutes of processing.