Orientadores: Reginaldo Guirardello, Maria Teresa Moreira Rodrigues, Ignacio E. Grossmann / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-08-11T14:00:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Drummond_DanielaMedeirosDevienne_D.pdf: 2651709 bytes, checksum: 8eda6bf1eb834515f79e1109e462fc7b (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: A seção de prensagem é uma importante parte da máquina de papel, afetando as propriedades do produto, bem como interferindo no custo final de fabricação. O setor de prensagem é responsável pela retirada da água da folha, através de ação mecânica no NIP (zona de contato entre por dois rolos). Baixa eficiência deste setor acarreta inconveniente como à elevação do número de quebras da folha, pela diminuição da resistência à tração; aumento no consumo de vapor na seção secadora da máquina, e em muitos casos, a redução da produtividade devido à redução da velocidade da máquina. A eficiência da prensagem é muito importante: primeiro, uma grande quantidade de água deve ser removida da folha nas prensas para se obter economia na secagem; em segundo lugar, a maior eficiência na remoção de água produz uma folha mais seca e, portanto, mais resistente e menos sujeita a quebras. Na entrada das prensas, o conteúdo seco da folha varia entre 18 a 26 % e na saída varia entre 44 até 50 %. Nos últimos anos, observou-se uma evolução bastante rápida dos conceitos de prensas, buscando uma adequação das exigências tais como economia no processo operacional, aumentando a remoção de água neste setor e ao mesmo tempo mantendo ou melhorando as características da folha de papel; e ainda novas demandas de eficiências exigidas nas máquinas. A redução de 1% de umidade da folha provoca uma redução do consumo de vapor na ordem de 4 a 5%. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um modelo matemático para otimização do setor de prensagem de uma máquina de papel através do seqüenciamento de produção de bobinas. O modelo foi desenvolvido em MILNP, o software utilizado para a modelagem foi o GAMS e o solver utilizado foi CPLEX10. Obtivemos uma redução média 46% nas trocas de feltros, juntamente com um aumento de 5% na remoção de água e 12% na produção de bobinas / Abstract: The process of paper manufacture is essentially the removal mechanics of a fiber suspension, starting in the formation where relatively low level of force mechanics is used to remove the free water between staple fibers. The biggest force mechanics used for continuous removal of this water is in the section of presses, where the located one between them in such a way involves the compression of the leaf for water withdrawal of the interior of staple fibers how much. The more compressed the leaf, greater the amount of water is removed. The pressing is made with the leaf in contact with one or two felts in NIP (zone of contact between two rolls). The press sector is an important part of the machine, affecting the properties of the paper, as the smoothness and the density, as well as intervening with the final cost of manufacture. Low efficiency of this sector causes inconvenience as to the rise of the number of in additions the leaf, for the reduction of the tensile strength; increase in the vapor consumption in the drying section, and in many cases, the reduction of the productivity due to reduction of the speed of the machine. The reduction of 1% of humidity of the web the reduction of the steam consumption in the order of 4 5%. This work has as objective the development of a mathematical model for optimization of the press section of a machine of paper through the sequence of production of reels. The model was developed in MILNP, the software used for the modeling was the used GAMS and solver was CPLEX10. We got an average reduction 46% in the replacement of felts, together with an increase of 5% in the removal of water and 12% in the production of reels / Doutorado / Desenvolvimento de Processos Químicos / Doutor em Engenharia Química

A relevância da infraestrutura de transporte para incrementos em produtividade, induzindo ao desenvolvimento socioeconômico de determinada região é amplamente reconhecida. O Brasil, no entanto, apresenta sérias deficiências em relação à sua infraestrutura de transporte, oriundas de seu desenvolvimento histórico e da redução de níveis de investimentos públicos no setor nas últimas décadas. Estas deficiências traduzem-se em grande concentração no modal rodoviário para o transporte de cargas, menos eficiente do que os modais ferroviário e hidroviário, resultando em reduzida competitividade das organizações nacionais. Neste contexto, objetivou-se no presente trabalho a proposição de um modelo para avaliação e seleção de investimentos em infraestrutura de transporte de cargas, considerando-se seu caráter multidimensional. Para isso, foi proposta metodologia integrando os conceitos de análise de decisão multicritério e de programação matemática, representados pela teoria de utilidade multiatributo (Multi-Attribute Utility Theory - MAUT) e por problema de otimização de fluxos em rede (Minimum Cost Network Flow Problem - MCNFP), respectivamente. No desenvolvimento do modelo foram contemplados critérios de avaliação referentes às dimensões de análise financeira, operacional e ambiental. Posteriormente, foi considerada a aplicação de versões do modelo proposto com diferentes números de períodos de análise em caso ilustrativo, representativo da rede de transporte disponível e planejada da região Norte do Brasil. A aplicação das diversas versões do modelo proposto, de forma geral, apresentou resultados compatíveis com as teorias relacionadas à avaliação deste problema de decisão, incluindo indução à multimodalidade. Algumas versões do modelo apresentaram violações em algumas de suas restrições. Estes resultados adversos não foram plenamente eliminados, devido a limitações das ferramentas adotadas para aplicação. No entanto, foi possível a correção manual destas violações, resultando em soluções viáveis que, apesar de não serem consideradas ótimas, são mais completas do que soluções obtidas por meio de metodologias unidimensionais de análise. Por fim, foram apresentadas recomendações para condução de trabalhos futuros visando eliminação dos resultados adversos do modelo proposto e complementação de sua análise. / The role of transport infrastructure in productivity increases leading to regional social-economic development is widely recognized. Brazil, however, has serious deficiencies in its transport infrastructure, rooted in the country\'s historical development and in the recent decades\' reduction of public investment in the sector. These deficiencies can be observed in Brazil\'s strong focus on roads for cargo transportation, which besides being less efficient than rail and waterways, results in reduced competitiveness of national enterprises. In this context, the aim of this work was to propose a model for evaluating and selecting investments in freight\'s transportation infrastructure, considering its multidimensional character. It was proposed a methodology integrating the concepts of multi-criteria decision analysis and mathematical programming, represented by the Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) along with the Minimum Cost Network Flow Problem (MCNFP). The developed model included financial, operational and environmental analysis evaluation criteria. Subsequently, this study applied the proposed model into a case study of the transportation network, available and planned, of the Northern region of Brazil. Overall, the application of various versions of the proposed model yielded results consistent with related evaluation and decision making theories, including induction of multimodality. Some versions of the model presented some violations of its restrictions. These adverse results were not fully eliminated due to the limitations of the application tools utilized. It was possible, however, to manually correct these violations and obtain viable solutions that, while cannot be considered optimal, are more complete than those obtained by single dimension analysis. Finally, recommendations were made for future studies aiming at eliminating the proposed model\'s adverse outcomes, and complementing its analysis.

Orientador: José Mario Martínez Perez / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica. / Made available in DSpace on 2018-08-19T04:47:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Bueno_LuisFelipeCesardaRocha_D.pdf: 2718304 bytes, checksum: ca1c9aa7730e88989e17a5b89049c2ee (MD5) Previous issue date: 2011 / Resumo: Nesse trabalho serão propostos métodos de Lagrangiano Aumentado para tratar problemas com restrições do tipo LOVO, serão propostos novos métodos de Restauração Inexata e será introduzido o conceito de Equilíbrio Inverso de Nash. Teoremas sobre condições de otimalidade para problemas do tipo LOVO serão apresentados. Um algoritmo do tipo Lagrangiano Aumentado será proposto para abordar esse problema e teoremas de convergência global serão demonstrados. Resultados computacionais serão realizados para uma aplicação em otimização de carteiras em investimentos de grande impacto. Um método híbrido de Restauração Inexata será proposto combinando uma modificação, que usa o Lagrangiano Afiado como função de mérito, do método global de Fischer e Friedlander e o método local de Birgin e Martínez. Teoremas de convergência global e local serão apresentados. Um método de Restauração Inexata para problemas em que as derivadas da função objetivo não estejam disponíveis será introduzido. Nesse método todas as ferramentas da otimização tradicional serão usadas na fase de restauração e uma regularização será feita na fase de otimização. Teoremas de convergência global serão demonstrados e resultados numéricos apresentados. O conceito de Equilíbrio Inverso de Nash será introduzido e um método de Restauração Inexata será proposto para abordar esse problema. Esse método será uma extensão de um novo método de Restauração Inexata para problemas em dois níveis que também será proposto neste trabalho. Exemplos ilustrativos para uma aplicação para o problema de equilíbrio de Arrow-Debreu serão exibidos / Abstract: In this work an Augmented Lagrangian method will be proposed to deal with LOVO constraints, also some new Inexact Restoration methods will be presented and the Inverse Nash Equilibrium concept will be introduced. Theorems about optimality conditions for LOVO-like problems will be presented. Three Augmented Lagrangian algorithms will be proposed to approach this problem and global convergence theorems will be proved. Computational results will be performed for an application in portfolio optimization with impact. A modification of the Fischer-Friedlander global method using the Sharp Lagrangian as a merit function will be proposed. A hybrid Inexact Restoration method combining this modification and the Birgin-Martínez local method will be introduced. Global and local convergence theorems will be presented. An Inexact Restoration method for problems in which the derivatives of the objective function are not available will be introduced. In this method it will be used all the optimization traditional tools in the restoration process as well as a regularization strategy in the optimization phase. Global convergence theorems will be demonstrated and numerical results will be presented. The concept of Inverse Nash Equilibrium will be introduced and an Inexact Restoration method will be proposed to deal with this problem. This method is an extension of a new Inexact Restoration method for bilevel programming that will also be proposed in this work. Some illustrative examples for an application for the Arrow- Debreu equilibrium problem will be given / Doutorado / Matematica Aplicada / Doutor em Matemática Aplicada

Orientador: Antonio Carlos Moretti / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-19T06:41:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AraujoNeto_JoseEvangelista_M.pdf: 2884766 bytes, checksum: c57ca36e07463336bdf238ea6b35e234 (MD5) Previous issue date: 2011 / Resumo: Uma empresa de energia elétrica tem por obrigação garantir a continuidade e a qualidade do serviço prestado. A fim de incentivar a qualidade do serviço, a ANEEL introduziu penalidades nos contratos com as concessionárias de serviços públicos de transmissão de energia elétrica caso as instalações de transmissão sejam desligadas, por acidente, falha de equipamento ou manutenção programada. Abordagens tradicionais de manutenção em sistemas de transmissão de energia elétrica se baseiam em ações realizadas periodicamente, ou programadas, de acordo com uma análise de necessidades. Embora essas abordagens tenham o objetivo de melhorar o desempenho destes sistemas, geralmente não há uma avaliação precisa do impacto das ações de manutenção na confiabilidade dos mesmos relacionada aos recursos empregados, bem como penalidades legais decorrentes. O objeto assim formulado caracteriza-se como um problema de otimização combinatória com o objetivo de encontrar o encadeamento das ações de manutenções que minimizem os recursos utilizados em manutenções e garanta um nível de confiabilidade desejado para o Sistema Elétrico. Este trabalho propõe uma abordagem para enfrentar este problema baseada na relação confiabilidade/custo com a perspectiva de encontrar as melhores estratégias para a realização de manutenções em equipamentos (ativos) de transmissão de energia elétrica, apresentando um modelo matemático para a confecção de um calendário viável (que respeite às restrições do Sistema Elétrico) para programação de manutenção nestes ativos e metodologia de otimização para encontrar as melhores soluções em um determinado horizonte de planejamento / Abstract: A eletric power company is required to ensure continuity and quality of the provided service. To promote the quality of service, ANEEL introduced penalties in contracts with the electric power companies if transmission facilities are turned off by accident, equipment failure or programmed maintenance. Traditional approaches to maintenance of electric energy transmission systems are based on actions performed periodically, or programmed, in agreement with an analysis of needs. Although these approaches have the goal of improving the performance of these systems, generally there is not an accurate assessment of the impact of maintenance actions on the reliability of those actions related to the employed resources, as well as current legal penalties. The object thus formulated is characterized as a combinatorial optimization problem with the objective to find the sequence of maintenance actions that minimize the resources used in maintenance, ensuring a level of reliability desired for the Electric System. This work proposes an approach to address this problem based on the relationship reliability/ cost with the prospect of finding the best strategies for performing maintenance on equipment (assets) of electricity transmission, presenting a mathematical model for finding a feasible schedule (which respects the constraints of the Electric System) maintenance programming for these assets and optimization methodology to find the best solutions in a given planning horizon / Mestrado / Matematica Aplicada / Mestre em Matemática Aplicada

Submitted by FERNANDO VLADIMIR CERNA ÑAHUIS null (fvcerna83@gmail.com) on 2017-02-22T17:36:35Z No. of bitstreams: 1 TESE-FINAL.pdf: 2994686 bytes, checksum: 5e487b40d4aeb0006f40a0abdb9d9af6 (MD5) / Approved for entry into archive by LUIZA DE MENEZES ROMANETTO (luizamenezes@reitoria.unesp.br) on 2017-02-24T20:11:29Z (GMT) No. of bitstreams: 1 nahuis_fvc_dr_ilha.pdf: 2994686 bytes, checksum: 5e487b40d4aeb0006f40a0abdb9d9af6 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-24T20:11:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 nahuis_fvc_dr_ilha.pdf: 2994686 bytes, checksum: 5e487b40d4aeb0006f40a0abdb9d9af6 (MD5) Previous issue date: 2017-02-17 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Nesta tese são apresentados três modelos de programação matemática que abordam os problemas de otimização relacionados ao gerenciamento da energia nos sistemas de distribuição de energia elétrica (SDEE), como: 1) Programação ótima das entregas e carregamento dos veículos elétricos (VEs) durante a navegação em um mapa de cidade, 2) Gerenciamento ótimo pelo lado da demanda considerando um sistema fotovoltaico híbrido (SFH) em uma residência em baixa tensão (RBT) no SDEE, e 3) O melhoramento do fator de carga (FC) do SDEE através do controle da demanda. O primeiro problema visa minimizar os custos relacionados com a manutenção e geração de horas extra durante a operação de uma frota de VEs, levando em conta um conjunto de entregas pre-especificadas, assim como, pontos de carregamento alocados ao longo de cada via urbana (principal e/ou secundária) pertencente ao mapa da cidade. No segundo problema, para uma residência em baixa tensão é planejado um perfil ótimo de consumo para o dia seguinte. Este perfil de consumo é obtido através de um programa de gerenciamento pelo lado da demanda (GLD) que considera uma estrutura tarifária e um esquema de operação que otimiza os recursos energéticos vindos de um SFH e o SDEE. Para cada problema de otimização é apresentado o seu correspondente modelo de programação não linear inteiro misto (PNLIM). O terceiro problema visa minimizar os custos por compra de energia (consumo e perdas de potência ativa) da concessionária, levando em conta, o controle da demanda dos usos-finais, presentes nas unidades consumidoras (residenciais, comerciais, e industriais) no SDEE. As incertezas na utilização dos usos-finais nas unidades consumidoras são simuladas através de um algoritmo Monte Carlo. Além disso, o modelo proposto PIMRQ é rodado dentro de um processo iterativo, que visa a melhoria do FC do SDEE. Por outro lado, através destes modelos não-lineares, a solução ótima global não é garantida, enquanto o uso de modelos equivalentes (para o primeiro e segundo problema, sendo um modelo aproximado para o terceiro) de programação linear inteira mista (PLIM) resolvidos por ferramentas de otimização clássica existentes garantem a convergência para a solução ótima global. Por conseguinte, para resolver este inconveniente, os seus modelos MILP equivalentes são obtidos e explicados em detalhe. Os modelos propostos foram implementados na linguagem de modelagem algébrica AMPL e resolvidos usando o solver comercial CPLEX. Além disso, algoritmos de simulação para representar as incertezas dos tempos de demora na operação dos VEs e os hábitos de utilização dos usos-finais durante o dia, são desenvolvidos. Um grafo unidirecional de 71 nós, uma rede elétrica IEEE de 34 nós, e 21 usos-finais (incluído um VE plug-in para o carregamento na residência) residenciais são utilizados para testar a precisão e a eficiência, assim como, também técnica de solução dos modelos propostos para cada problema. / This thesis presents three mathematical programming models to address the optimization problems related to the energy management in the electricity distribution systems (EDSs), such as: 1) Optimal delivery scheduling and charging of electric vehicles (EVs) in the navigation of a city map, 2) Optimal demand side management of an EDS considering a hybrid photovoltaic system (HPS) in a residential low voltage (RLV), and 3) Load factor improvement through the demand control in the EDS. The first problem aims at minimizing the costs related to the maintenance and generation of extra hours during the operation of a EVs fleet, taking into account a number of prespecified deliveries, as well as charging points allocated along each urban road (main or secondary) belongs to the city map. In the second problem, for a RLV, an optimal consumption profile of a day-ahead is planned. This consumption profile is obtained through a demand side management (DSM) program that considers a tariff structure and an operating scheme that optimizes the energy resources coming from HFS and EDS. The third problem aims at minimizing the costs of energy purchase (consumption and active energy losses) of the company, taking into account, the demand control of the end-uses, presents in the consumers units (residential, commercial, and industrial) in the EDS. Uncertainties in the use of the end-uses in the different consumer units are simulated through a Monte Carlo algorithm that determines a habitual consumption profile for EDSs. Based on this habitual profile, the proposed MIPRQ model determines an optimal profile for EDSs. This model uses an iterative process that aims to improve the load factor of the EDS. For each optimization problem the corresponding non-linear mixed integer programming (NLMIP) model is presented. On the other hand, via these nonlinear models, the global optimal solution is not guaranteed, while using the equivalent mixed-integer linear (MILP) models (for the first and second problems, being an approximate model for the third) and solving them by existing classical optimization tools ensures convergence to global optimal solution. Therefore, in order to address this drawback, their equivalent mixed integer linear programming (MILP) models are obtained and explained in detail. The proposed models are implemented in the algebraic modeling language AMPL and solved using the commercial CPLEX solver. Moreover, simulations algorithms to represent the uncertainties of delay times in the operation of EVs and usage habits of end-uses during the day, are developed. A multidirectional graph with 71 nodes, an electrical network IEEE 34 nodes, and a quantity of 21 residential end-uses (including an EV plug-in for residential charging) are used to test the precision and the efficiency, as well as the solution technique of the models proposed for each problem. / CNPq: 141462/2013- 2

Orientador: Marcos Júlio Rider Flores / Resumo: Nesta tese são apresentados três modelos de programação matemática que abordam os problemas de otimização relacionados ao gerenciamento da energia nos sistemas de distribuição de energia elétrica (SDEE), como: 1) Programação ótima das entregas e carregamento dos veículos elétricos (VEs) durante a navegação em um mapa de cidade, 2) Gerenciamento ótimo pelo lado da demanda considerando um sistema fotovoltaico híbrido (SFH) em uma residência em baixa tensão (RBT) no SDEE, e 3) O melhoramento do fator de carga (FC) do SDEE através do controle da demanda. O primeiro problema visa minimizar os custos relacionados com a manutenção e geração de horas extra durante a operação de uma frota de VEs, levando em conta um conjunto de entregas pre-especificadas, assim como, pontos de carregamento alocados ao longo de cada via urbana (principal e/ou secundária) pertencente ao mapa da cidade. No segundo problema, para uma residência em baixa tensão é planejado um perfil ótimo de consumo para o dia seguinte. Este perfil de consumo é obtido através de um programa de gerenciamento pelo lado da demanda (GLD) que considera uma estrutura tarifária e um esquema de operação que otimiza os recursos energéticos vindos de um SFH e o SDEE. Para cada problema de otimização é apresentado o seu correspondente modelo de programação não linear inteiro misto (PNLIM). O terceiro problema visa minimizar os custos por compra de energia (consumo e perdas de potência ativa) da concessionária, levando em conta, o co... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Doutor

Submitted by Caroline Periotto (carol@ufscar.br) on 2016-09-19T18:29:26Z No. of bitstreams: 1 DissRBL.pdf: 2233937 bytes, checksum: 7a73fb1e4ba8f340cb8d4bdf4e8153d4 (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-09-20T18:01:34Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissRBL.pdf: 2233937 bytes, checksum: 7a73fb1e4ba8f340cb8d4bdf4e8153d4 (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-09-20T18:05:15Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissRBL.pdf: 2233937 bytes, checksum: 7a73fb1e4ba8f340cb8d4bdf4e8153d4 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-20T18:05:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissRBL.pdf: 2233937 bytes, checksum: 7a73fb1e4ba8f340cb8d4bdf4e8153d4 (MD5) Previous issue date: 2015-12-14 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / The Brazilian market for dairy products is highly competitive and is still dominated by multinationals. Thus, it's essential that the national companies to invest in operational efficiency in order to compete successfully. Therefore, this research focuses in a small dairy company of the state of Pará, whose distribution system requires periodic stops for battery recharging. Moreover, the system is characterized by multiple periods and multiple time windows. To our knowledge, so far the literature hasn't presented a directly applicable methodology for the treatmeant of the application with similar characteristics. Therefore, aiming to provide more effective solutions than the ones in practice, a mixed integer linear model was developed to describe (and solve) the problem as a vehicle routing problem with time window constraints, multi-period and periodic stops for recharging. The results showed that the model adequately describes the distribution of the company, and the obtained solutions are better than those currently practiced. Furthermore, the model shows good performance within 3600 seconds of computational time for instances of 40 customers, 1 vehicle and 1 and 2 recharging stations. Aiming to tackle with larger examples, we developed a mathematical programming heuristic Relax-and-Fix to solve the model. It was also tested adapting a similar model present in the literature in order to analyze if the relaxation of some restrictions have a positive impact on the quality of the solutions. Finally, we propose a location-distribution model for recharging stations in order to examine whether the addition of new stations produce significant improvements in the solutions. / O mercado brasileiro de laticínios é altamente competitivo, sendo ainda dominado por multinacionais. Desta forma, é indispensável que as empresas nacionais invistam na eficiência operacional de forma a concorrer satisfatoriamente neste mercado. À vista disso, o foco desta pesquisa é uma pequena empresa de laticínios do Estado do Pará, cujo o sistema de distribuição a pontos de venda possui a particularidade de necessitar de paradas periódicas para recarga da bateria. Ainda, esse sistema tem como característica múltiplos períodos e múltiplas janelas de tempo. Nota-se que o levantamento bibliográfico realizado não apontou nenhuma metodologia diretamente aplicável para solução da aplicação real tratada. Portanto, objetivando provar soluções mais efetivas que as correntemente aplicadas na prática, foi desenvolvido um modelo linear inteiro misto para descrever (e resolver) o problema como um problema de roteamento de veículos com restrições janela de tempo, multi-períodos e paradas periódicas para recarga. Os resultados mostraram que o modelo proposto descreve adequadamente o processo distribuição da empresa, e as soluções obtidas são melhores que as praticadas atualmente. Além disso, verificou-se que o modelo tem um desempenho satisfatório em até 3600 segundos de processamento para instâncias de até 40 clientes, 1 veículo e até 2 postos de recarga. Com vistas ao tratamento de problemas de maior porte, foi desenvolvida uma heurística de programação matemática do tipo Relax-and-Fix para resolução do modelo. Também foi testada a adaptação de um modelo similar presente na literatura, visando analisar se a relaxação de algumas restrições impacta positivamente na qualidade das soluções. Finalmente, é proposto um modelo de localização-distribuição de postos de recarga, de forma a se examinar se a inclusão de novos postos produz melhorias significativas nas soluções atuais. / FAPESP: 14/10330-0

Submitted by Aelson Maciera (aelsoncm@terra.com.br) on 2017-05-22T20:04:01Z No. of bitstreams: 1 TeseALS.pdf: 2588373 bytes, checksum: 85ce391accc868c711a33c83006ee738 (MD5) / Approved for entry into archive by Ronildo Prado (ronisp@ufscar.br) on 2017-05-31T13:43:27Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TeseALS.pdf: 2588373 bytes, checksum: 85ce391accc868c711a33c83006ee738 (MD5) / Approved for entry into archive by Ronildo Prado (ronisp@ufscar.br) on 2017-05-31T13:43:34Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TeseALS.pdf: 2588373 bytes, checksum: 85ce391accc868c711a33c83006ee738 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-31T13:52:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TeseALS.pdf: 2588373 bytes, checksum: 85ce391accc868c711a33c83006ee738 (MD5) Previous issue date: 2017-03-07 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Vehicle routing problems occur in many practical situations where the distribution of goods and / or services to different demand points is necessary. In this context, this research aims to study a ship routing and scheduling problem that arises at the collection and delivery operations of different types of crude oil from offshore platforms to coastal terminals. In the paradigm adopted for the representation of the problem, the transportation is largely the result of the need to maintain inventories at each supply point (platforms) between minimum and maximum levels, considering production rates on these operating points and the demand attendance of each product in the coastal terminals. The routing and scheduling of the fleet aims to achieve minimum variable cost solutions, and considers various operational constraints, such as the maximum cargo volume transported on each ship, the ships mooring in the operational points ports, the simultaneous unloading of the ships in terminals with more than one berth, among many others. In this research, Inventory Constrained Routing Problem (ICRP) models in the maritime context have been modified and extended for appropriately representating and solving real problems based on data collected in a case study performed on a Brazilian oil company, involving relatively short distances and time horizons. Small sized instances are solved by a mathematical programming software. Given the difficulties of solving larger examples, this study proposes a multistart heuristic method that includes a metaheuristic GRASP and improvement procedures, and also a rolling horizon heuristic. Both methods provide feasible good quality solutions in reasonable computing times. In order to improve the quality of the solutions found by these constructive methods, it is also discussed a procedure that combines the mathematical programming software and local search heuristic methods (matheuristic). The results show the potential of the proposed models and solution methods to tackle the problem and produce competitive solutions. / Problemas de roteirização de veículos ocorrem em diversas situações práticas onde se faz necessária a distribuição de bens e/ou serviços a pontos dispersos de demanda. Nesse contexto, a presente pesquisa visa o estudo de um problema de roteirização e programação de navios presente em operações de coleta e entrega de diferentes tipos de óleo cru de diversas plataformas offshore para vários terminais costeiros. No paradigma adotado para representação do problema, o transporte dos produtos é em grande parte o resultado da necessidade de manutenção dos estoques em cada ponto de suprimento (plataformas) entre níveis mínimos e máximos, considerando-se as taxas de produção nesses pontos operacionais, assim como o atendimento da demanda de cada produto nos terminais costeiros para abastecer as refinarias. A roteirização e programação da frota visa a obtenção de soluções de mínimo custo variável e considera várias restrições operacionais, tais como o volume máximo de carga transportada em cada navio, a viabilidade de atracação de navios em portos dos pontos operacionais, os descarregamentos simultâneos de navios em terminais com mais de um berço, dentre várias outras. Nesse sentido, modelos de otimização da literatura de roteirização veículos com restrições de estoque (Inventory Constrained Routing Problem – ICRP) no contexto marítimo foram modificados e estendidos para representação do problema e resolução de exemplares de uma situação real, definidos a partir de dados coletados em um estudo de caso realizado em uma empresa petrolífera nacional, envolvendo distâncias relativamente curtas e com horizontes de planejamento de curto prazo (poucas semanas). Exemplares de pequeno porte são resolvidos por meio da utilização de um software de programação matemática. Dada a dificuldade de resolução dos exemplos de maior porte, é proposto um método heurístico de múltiplos reinícios composto por uma metaheurística GRASP e procedimentos de melhoria, além de uma heurística de horizonte rolante, que proporcionaram a obtenção de soluções factíveis de boa qualidade em tempos computacionais aceitáveis. Com intuito de melhorar a qualidade das soluções encontradas pelos métodos construtivos, é também discutido um procedimento que combina o software de programação matemática e métodos heurísticos com busca local (mateheurística). Os resultados mostram o potencial dos modelos e métodos de solução aqui desenvolvidos e propostos para abordar o problema e produzir soluções competitivas em relação às soluções da empresa.

The struggle to model and solve Combinatorial Optimization Problems (COPs) has challenged the development of new approaches to deal with COPs. In one of the front lines of such approaches, Operational Research (OR) and Constraint Programming (CP) optimization techniques are beginning to converge, despite their very different origins. More specifically, Mixed Integer Linear Programming (MILP) and Constraint Logic Programming (CLP) are at the confluence of the OR and the CP fields. This thesis summarizes and contrasts the essential characteristics of MILP and CLP, and the ways that they can be fruitfully combined. Chapters 1 to 3 sketch the intellectual background for recent efforts at integration and the main results achieved. In addition, these chapters highlight that CLP is known by its reach modeling framework, and the MILP modeling vocabulary is just based on inequalities, which makes the modeling process hard and error-prone. Therefore, a combined CLP-MILP approach suffers from this MILP inherited drawback. In chapter 4, this issue is addressed, and some "high-level" MILP modeling structures based on logical inference paradigms are proposed. These structures help the formulation of MILP models, and can be seen as a contribution towards a unifying modeling framework for a combined CLP-MILP approach. In addition, chapter 5 presents an MILP formulation addressing a combinatorial problem. This problem is focused on issues regarding the oil industry, more specifically, issues involving the scheduling of operational activities in a multi-product pipeline. Chapter 5 demonstrates the applicability of the high-level MILP modeling structures in a real-world scenario. Furthermore, chapter 6 presents a CLP-MILP formulation addressing the same scheduling problem previously exploited. This chapter demonstrates the applicability of the high-level MILP modeling structures in an integrated CLP-MILP modeling framework. The set of simulations conducted indicates that the combined CLP-MILP model was solved to optimality faster than either the MILP model or the CLP model. Thus, the CLP-MILP framework is a promising alternative to deal with the computational burden of this pipeline-scheduling problem. In essence, this thesis considers the integration of CLP and MILP in a modeling standpoint: it conveys the fundamentals of both techniques and the modeling features that help establish a combined CLP-MILP approach. Herein, the concentration is on the building of MILP and CLP-MILP models rather than on the solution process.

CAPES; ANP / Este trabalho apresenta o desenvolvimento de estruturas de otimização para auxílio na tomada de decisão de atividades de planejamento e scheduling em dutos. Dois problemas são estudados: (i) O primeiro sistema envolve um duto que interliga uma refinaria até um parque de tancagem operando o transporte de diversos produtos. Visto que a resolução de todo o problema em um único modelo de otimização tornou-se inviável devido a complexidade computacional, uma abordagem de solução alternativa é proposta para a obtenção do scheduling do duto, utilizando apenas modelos PLIM (Programação Linear Inteira Mista). O primeiro modelo proposto obtém a sequência de envio dos produtos e seus respectivos volumes. Fixando-se essas variáveis, o segundo modelo PLIM, já presente na literatura, é capaz de obter o scheduling final do duto em poucos segundos. Além disso, a qualidade da solução obtida através do sequenciamento PLIM mostrou-se superior ao sequenciamento heurístico previamente apresentado na literatura; (ii) O segundo sistema é composto por uma rede com 30 dutos que interliga diversas áreas incluindo 4 refinarias, 2 terminais portuários, 2 clientes finais e 6 terminais de distribuição que recebem ou enviam diversos produtos derivados de petróleo. A rede em estudo possui características particulares que devem ser tratadas como, por exemplo, restrições locais, pulmão, reversão de fluxo, horossazonalidade e troca de turno dos operadores. Além disso, os dutos são compartilhados por diferentes produtos que utilizam rotas distintas. Dessa forma, paradas de bombeio devem ser avaliadas. Considerando-se que a complexidade da rede de dutos é sensivelmente maior que a realização do scheduling de um único duto, a decomposição desse problema se torna imprescindível. Detalhes do scheduling da rede devem ser obtidos, incluindo sequência de bombeamento em cada nó, volume das bateladas, restrições de tancagem e distribuição no tempo, sempre respeitando uma série de restrições operacionais. Dessa forma, a carga computacional para a determinação de um scheduling de curto prazo (short-term scheduling) com o cenário considerado é relevante. São propostos três modelos PLIM para esse problema: modelo de planejamento, modelo de alocação e sequenciamento e, finalmente, o modelo de temporização. A saída de um modelo PLIM é utilizada como entrada para outras estruturas e/ou modelos PLIM que são utilizados de forma hierárquica para a obtenção da solução desejada. Muitas análises foram realizadas por intermédio das soluções obtidas, que são apresentadas em tempo computacionalmente reduzido para cenários da indústria petrolífera. / This work addresses the problem of developing optimization structurres to aid the operational decision-making of planning and scheduling activities in real-world pipelines. Two problems are studed: (i) The first one contemplates a pipeline connecting a refinery and a depot. The pipeline transports various products. An alternative solution approach is proposed to obtain the pipeline scheduling, using only MILP (Mixed Integer Linear Programming) models. Since the resolution of the entire problem in a unique optimization model became too hard due to the high computational complexity, the problem decomposition is developed. The first proposed model provides the punping product-sequence and its volume, respectively. Fixing these variables, the MILP model is able to obtain the final scheduling of the pipeline in few seconds. The quality of the solution obtained by the MILP sequencing model is better than a previous heuristic sequencing published. (ii) The second system is composed by a network with 30 pipelins that connect different areas including 4 refineries, 2 harbors, 2 final clients, and 6 distribution terminals. They receive or send many oil derivatives. The studied pipeline network has particular features to be processed as, for instance, local constraints, surge tank operation, flow reverse operational, seasonal costs, and work shifts. Also, the pipelines are shared by different products that use different routes. In this way, pumping stoppages should be evaluated. Considering that the pipeline network complexity is higher than the unique pipeline scheduling procedure, the problem decomposition becomes essential. Scheduling details must be given, including pumping sequence in each node, volume of batches, tankage constraints and timing issues, while always respecting a series of operational constraints. Moreover, the computacional burden to determine a a short-term scheduling for the considered scenario is a difficult task. Three MILP models are proposed to address this problem: planning model, allocation and sequencing model and,finally, the timing model. The output of a model is used as input to other structures and/or MILP models. These models are managed in a hierarchical manner to obtain the desired solution. Many insights have been derived from the obtained solutions, which are given in a reduced computational time for oil industrial-size scenarios.