Neste trabalho, estudamos o problema de corte bidimensional multiperíodo com sobras aproveitáveis, que consiste em cortar objetos grandes visando a produção de um conjunto de itens menores. Supomos um horizonte de planejamento finito com uma quantidade finita de períodos entre os tempos inicial e final. Primeiramente consideramos uma versão determinística em que conhecemos, à priori, os itens solicitados em uma ordem de trabalho e o custo dos objetos a cada período. Algumas das sobras geradas durante o processo de corte dos itens solicitados em um período podem ser utilizadas como objetos no futuro. As sobras que podem ser usadas no futuro são denominadas sobras aproveitáveis. De forma geral, uma sobra é considerada aproveitável se possui dimensões iguais ou superiores as de algum item de uma lista pré-definida para o período. O objetivo é minimizar o custo total dos objetos utilizados para satisfazer a ordem de trabalho dos itens solicitados de todo o horizonte considerado. Havendo soluções com o mesmo custo, desejamos encontrar aquela que, no fim do horizonte de tempo considerado, maximize o valor das sobras aproveitáveis remanescentes. Apresentamos uma modelagem matemática do problema usando uma formulação em dois níveis, que é transformada em um modelo de programação linear inteira mista, devido às características do problema. Considerando a dificuldade em resolver o modelo desenvolvido, apresentamos uma proposta de uma abordagem heurística baseada em Programação Dinâmica Aproximada (PDA) para lidar com o problema proposto. Outras opções baseadas em estratégias do tipo horizonte rolante e relax-and-fix também são consideradas. Consideramos também o cenário onde não conhecemos de antemão os itens da ordem de trabalho e o custo dos objetos, mas temos informações das distribuições de probabilidade de ambos. Nesse caso, apresentamos uma abordagem baseada em programação dinâmica aproximada para estimar a melhor estratégia a ser seguida em cada período. Comparamos os resultados obtidos pela PDA com os resultados encontrados por um método guloso. Em cenários adequados, os resultados mostram que a PDA consegue soluções superiores ao método guloso. / In this research, we study the multi-period two-dimensional cutting problem with usable leftover, which consists of cutting objects to produce a set of items. We assume a finite planning horizon with a finite amount of periods between the initial and final times. First we consider a deterministic version in which we know, a priori, the set of ordered items and the cost of the objects at each period. Some of the leftovers generated during the cutting process of the ordered items in a period may be used as objects in the future. The leftovers that can be used in the future are called usable leftovers. In general, a leftover is considered usable if it has dimensions equal to or greater than that of some item from a predefined list for the period. The goal is to minimize the total cost of the objects used to cut the set of ordered items of the entire considered horizon. If there are solutions with the same cost, we wish to find one that, at the end of the considered time horizon, maximizes the value of the remaining usable leftovers. We present a mathematical model of the problem using a bilevel formulation, which is transformed into a mixed integer linear programming model, due to the characteristics of the problem. Considering the difficulty in solving the developed model, we propose a heuristic approach based on approximate dynamic programming (ADP) to deal with the proposed problem. Other options based on the rolling horizon and relax-and-fix strategies are also considered. We also consider the scenario where we do not know in advance the set of ordered items and the cost of the objects, but we have information about the probability distributions of both. In this case, we present an approach based on approximate dynamic programming to estimate the best strategy to be followed at each period. We compared the results obtained by the ADP with the results found by a greedy method. In suitable scenarios, the results show that the ADP achieves superior solutions to the greedy method.

Le contexte de ce travail de recherche se situe dans le domaine du génie logiciel, et vise plus spécifiquement les systèmes auto-adaptatifs (Self Adaptive Systems, SAS). Le travail de recherche vise les tous premiers stades du cycle de vie du développement logiciel : la phase de spécification des exigences (Requirements Engineering). Nous nous concentrons sur la définition et la modélisation des exigences (Elicitation) ainsi que sur leur vérification. La contribution globale de cette thèse est de proposer une approche intégrée pour la modélisation et la vérification des exigences des SAS à l'aide de techniques d'ingénierie des modèles (Model Driven Engineering, MDE). Nous prenons les exigences en entrée de notre processus et les divisons en exigences fonctionnelles et non fonctionnelles. Ensuite, nous appliquons un processus pour identifier les exigences qui sont adaptables et celles qui sont invariantes. Les progrès récents dans les techniques basées sur les buts en Ingénierie des Exigences nous ont poussé à intégrer ces techniques dans notre approche. En (Goal Oriented Requirements Engineering, GORE), les (Non Functional Requirements, NFR) sont exprimées sous la forme de buts, ce qui est beaucoup plus riche et complet dans la définition des relations entre les exigences. Ici, les exigences invariantes sont capturées par le concept de buts fonctionnels et les exigences adaptables sont capturées par le concept des buts non fonctionnels. Nous avons identifié quelques problèmes dans les méthodes classiques de modélisation des exigences et la vérification des propriétés. Ces approches ne tiennent pas compte des caractéristiques d'adaptabilité associées avec les systèmes auto-adaptatifs. Afin de valider notre approche, nous avons modélisé les exigences de deux études de cas et vérifié les exigences d'une étude de cas. / The overall contribution of this thesis is to propose an integrated approach for modeling and verifying the requirements of Self Adaptive Systems using Model Driven Engineering techniques. Model Driven Engineering is primarily concerned with reducing the gap between problem and software implementation domains through the use of technologies that support systematic transformation of problem level abstractions to software implementations. By using these techniques, we have bridged this gap through the use of models that describe complex systems at multiple levels of abstraction and through automated support for transforming and analyzing these models. We take requirements as input and divide it into Functional and Non Functional Requirements. We then use a process to identify those requirements that are adaptable and those that cannot be changed. We then introduce the concepts of Goal Oriented Requirements Engineering for modeling the requirements of Self Adaptive Systems, where Non Functional Requirements are expressed in the form of goals which is much more rich and complete in defining relations between requirements. We have identified some problems in the conventional methods of requirements modeling and properties verification using existing techniques, which do not take into account the adaptability features associated with Self Adaptive Systems. Our proposed approach takes into account these adaptable requirements and we provide various tools and processes that we developed for the requirements modeling and verification of Self Adaptive Systems. We validate our proposed approach by applying it on two different case studies in the domain of Self Adaptive Systems.

Neste trabalho, estudamos o problema de corte bidimensional multiperíodo com sobras aproveitáveis, que consiste em cortar objetos grandes visando a produção de um conjunto de itens menores. Supomos um horizonte de planejamento finito com uma quantidade finita de períodos entre os tempos inicial e final. Primeiramente consideramos uma versão determinística em que conhecemos, à priori, os itens solicitados em uma ordem de trabalho e o custo dos objetos a cada período. Algumas das sobras geradas durante o processo de corte dos itens solicitados em um período podem ser utilizadas como objetos no futuro. As sobras que podem ser usadas no futuro são denominadas sobras aproveitáveis. De forma geral, uma sobra é considerada aproveitável se possui dimensões iguais ou superiores as de algum item de uma lista pré-definida para o período. O objetivo é minimizar o custo total dos objetos utilizados para satisfazer a ordem de trabalho dos itens solicitados de todo o horizonte considerado. Havendo soluções com o mesmo custo, desejamos encontrar aquela que, no fim do horizonte de tempo considerado, maximize o valor das sobras aproveitáveis remanescentes. Apresentamos uma modelagem matemática do problema usando uma formulação em dois níveis, que é transformada em um modelo de programação linear inteira mista, devido às características do problema. Considerando a dificuldade em resolver o modelo desenvolvido, apresentamos uma proposta de uma abordagem heurística baseada em Programação Dinâmica Aproximada (PDA) para lidar com o problema proposto. Outras opções baseadas em estratégias do tipo horizonte rolante e relax-and-fix também são consideradas. Consideramos também o cenário onde não conhecemos de antemão os itens da ordem de trabalho e o custo dos objetos, mas temos informações das distribuições de probabilidade de ambos. Nesse caso, apresentamos uma abordagem baseada em programação dinâmica aproximada para estimar a melhor estratégia a ser seguida em cada período. Comparamos os resultados obtidos pela PDA com os resultados encontrados por um método guloso. Em cenários adequados, os resultados mostram que a PDA consegue soluções superiores ao método guloso. / In this research, we study the multi-period two-dimensional cutting problem with usable leftover, which consists of cutting objects to produce a set of items. We assume a finite planning horizon with a finite amount of periods between the initial and final times. First we consider a deterministic version in which we know, a priori, the set of ordered items and the cost of the objects at each period. Some of the leftovers generated during the cutting process of the ordered items in a period may be used as objects in the future. The leftovers that can be used in the future are called usable leftovers. In general, a leftover is considered usable if it has dimensions equal to or greater than that of some item from a predefined list for the period. The goal is to minimize the total cost of the objects used to cut the set of ordered items of the entire considered horizon. If there are solutions with the same cost, we wish to find one that, at the end of the considered time horizon, maximizes the value of the remaining usable leftovers. We present a mathematical model of the problem using a bilevel formulation, which is transformed into a mixed integer linear programming model, due to the characteristics of the problem. Considering the difficulty in solving the developed model, we propose a heuristic approach based on approximate dynamic programming (ADP) to deal with the proposed problem. Other options based on the rolling horizon and relax-and-fix strategies are also considered. We also consider the scenario where we do not know in advance the set of ordered items and the cost of the objects, but we have information about the probability distributions of both. In this case, we present an approach based on approximate dynamic programming to estimate the best strategy to be followed at each period. We compared the results obtained by the ADP with the results found by a greedy method. In suitable scenarios, the results show that the ADP achieves superior solutions to the greedy method.

[pt] Este estudo apresenta um modelo de programação inteira mista para a roteirização de navios com controle de estoque nos portos para a movimentação de múltiplos produtos com uma frota heterogênea. O modelo contempla a possibilidade de transformação de produtos dentro de navios, o que representa uma flexibilidade para o modelo optar por qual produto utilizar para atender um cliente com demanda com qualidade flexível. Esta habilidade não foi encontrada em nenhum outro estudo. Ele também combina o atendimento de demandas obrigatórias com opcionais. O modelo então é aplicado em um caso real de movimentação de derivados escuros de petróleo em uma empresa de petróleo brasileira, cujo modelo atual utilizado apresenta problemas que dificultam seu uso. Devido ao longo tempo que leva para obter a solução ótima para estes tipos de modelos, são utilizadas as matheurísticas de relax-and-fix e fix-and-optimize para obter soluções boas em um tempo reduzido. São apresentados experimentos computacionais em uma série de cenários para validar a qualidade das soluções encontradas pelos métodos propostos, testando diferentes configurações e discretizações de tempo. Os resultados apresentados comprovam a superioridade dos métodos em comparação com o modelo matemático puro. O modelo proposto apresentou grande potencial de substituir o modelo atual da empresa e para alcançar a melhoria pretendida na programação dos navios. / [en] This dissertation presents a mixed integer program model to solve a ship routing and scheduling with stock control in ports, also known as maritime inventory routing. This model considers a heterogeneous fleet, carrying multiples products. It also has the ability to transform one product into another inside ships. This aspect allows the model to choose which product it wishes to deliver to a client with a less restrict quality specification in his demand. No model presented in other studies has this capability. Another possibility covered by this model is to combine mandatory demands with optional ones. The model is applied to a real case of maritime transportation of dirty oil products in a Brazilian oil company, whose current model has a series of small problems that hinders its use. Due to the long time it takes to get the optimal solution, the relax-and-fix and fix-andoptimize heuristics are used to get good solutions in a reduced time. With the use of computational experiments in a series of scenarios, it has proved the quality of the solutions found by the proposed methods, testing different configurations and discretizations of time. The results presented prove the superiority of the methods in comparison to the pure mathematical model. The proposed model has shown great potential to replace the current one and to achieve the improvement for the ship routing intended by the company.

This diploma thesis is focused on marketing strategy and communication plan for the new wellness complex "Vitality". The status of the wellness center is still being discussed and that it why was appropriate to create a whole marketing strategy that executives know how much money such promotions will cost. The whole finished diploma thesis will executives get for their own use.

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In this thesis, I examine filtering based stabilization methods to design new regularized reduced order models (ROMs) for under-resolved simulations of unsteady, nonlinear, convection-dominated systems. The new ROMs proposed are variable delta filtering applied to the evolve-filter-relax ROM (V-EFR ROM), variable delta filtering applied to the Leray ROM, and approximate deconvolution Leray ROM (ADL-ROM). They are tested in the numerical setting of Burgers equation, a nonlinear, time dependent problem with one spatial dimension. Regularization is considered for the low viscosity, convection dominated setting. / Master of Science / Numerical solutions of partial differential equations may not be able to be efficiently computed in a way that fully captures the true behavior of the underlying model or differential equation, especially if significant changes in the solution to the differential equation occur over a very small spatial area. In this case, non-physical numerical artifacts may appear in the computed solution. We discuss methods of treating these calculations with a goal of improving the fidelity of numerical solutions with respect to the original model.

O presente trabalho trata do problema integrado de dimensionamento e sequenciamento de lotes de produção. O processo de dimensionar e sequenciar lotes de produção consiste em determinar quanto produzir de cada produto e a sequência de produção desses lotes em cada máquina a cada período a fim de atender a uma demanda prevista sob as condições e capacidades operacionais existentes. O caso estudado nesse trabalho aborda o cenário de uma empresa de grande porte da indústria de bens de consumo de higiene pessoal, um mercado bastante concorrido no qual o bom nível de serviço de atendimento e a gestão de custos mostram-se essenciais na competição pelos clientes. Nessa empresa, existe um ambiente operacional complexo, composto por máquinas distintas em paralelo com capacidade limitada de produção cujos tempos de preparação (setup) são dependentes da sequência de produção, além de uma restrição de capacidade de armazenagem dos produtos fabricados, característica não encontrada na literatura existente. Os clientes permitem que ocorram atrasos de atendimento da demanda, porém isso é extremamente indesejável. Esse tipo de problema é NP-difícil, sendo geralmente tratado na literatura por heurísticas. Nesse trabalho, elaboramos nove diferentes estratégias de resolução baseadas na heurística relax-and-fix. O objetivo é, não somente resolver um problema real complexo, como também avaliar se o modo de articionamento e a sequência de resolução dos subproblemas influencia no desempenho da heurística. Os testes computacionais foram conduzidos em instâncias geradas aleatoriamente e em casos reais. Os resultados mostraram um bom desempenho e robustez da abordagem proposta. Técnicas alternativas foram aplicadas na estratégia com os melhores resultados para potencializar seu desempenho. / This work adresses the integrated lot sizing and scheduling problem. The process of lot sizing and scheduling consists of determining how much to produce of each product and the scheduling of these lots in each machine in order to meet the demand under existing restrictions and operational capabilities. The case studied in this work describes the scenario of a big company in the industry of consumer goods for personal hygiene, a very competitive market in which the good service level for customers and the cost management show up in the competition for the clients. In this company, there is a complex operational environment, composed of distinct parallel machines with limited production capacity and sequence dependente setup times. There is also a limited finished goods storage capacity, a characteristic not found in the existing literature. Backordering is allowed but it is extremely undesirable. This problem is NP-hard and it has been treated by heuristics in the literature. In this work, we developed nine different solving strategies based on the relax-and-fix heuristics. The aim of this approach is not only to solve a complex real problem but also assess whether the form of partitioning and the sequence of solving the subproblems influences the performance of the relax-and-fix heuristics. The computational experiments were conducted on ramdomly generated instances and real problems. The results showed the good performance and the robustness of the proposed approach. Alternative techniques were applied in the strategy with the best results in the previous tests to enhance its performance.

Submitted by JACKELINE DEL CARMEN HUACCHA NEYRA null (jacky_157_93@hotmail.com) on 2017-03-24T15:38:11Z No. of bitstreams: 1 dissertação jackeline.pdf: 1416143 bytes, checksum: 3865afc18803fe4e45d315a9ee3afaf9 (MD5) / Approved for entry into archive by Luiz Galeffi (luizgaleffi@gmail.com) on 2017-03-24T18:02:08Z (GMT) No. of bitstreams: 1 huacchaneyra_jc_me_sjrp.pdf: 1416143 bytes, checksum: 3865afc18803fe4e45d315a9ee3afaf9 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-24T18:02:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 huacchaneyra_jc_me_sjrp.pdf: 1416143 bytes, checksum: 3865afc18803fe4e45d315a9ee3afaf9 (MD5) Previous issue date: 2017-03-13 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Os problemas de dimensionamento de lotes consistem em determinar a quantidade de itens que devem ser produzidos em todos os períodos de um horizonte de planejamento. Em geral, são considerados custos de produção, preparação de máquina e de manutenção de estoque. Neste trabalho estuda-se uma extensão do problema de dimensionamento de lotes com restrição de capacidade que considera tempos de preparação, preparação carryover e crossover, em que se tem uma única máquina, único estágio, multi-itens e big-bucket (CLSP-SCC). Novas formulações para o CLSP-SCC são apresentadas e evitam a necessidade de definir novas variáveis binárias para modelar a preparação crossover. Também são propostas restrições de quebra de simetria para formulações propostas na literatura. São provadas as relações teóricas que existem entre cada uma destas formulações estudadas. Além disso, é proposta uma heurística híbrida que combina as heurísticas Relax-and-Fix e Fix-and-Optimize (RF-FO), em que a heurística Relax-and-Fix é usada para obter uma solução inicial e a heurística Fix-and-Optimize melhora essa solução. Por fim, apresentam-se os resultados computacionais e conclui-se que os resultados obtidos melhoram significativamente quando comparam-se a formulação clássica com as formulações sem preparação carryover. Compara-se também os resultados da heurística com os do pacote computacional CPLEX e, quando ambos são limitados ao mesmo tempo computacional, a heurística RF-FO obtém melhores resultados. / Lot-Sizing Problems consist of determining the quantity of items to be produced in each period of a planning horizon. In general, production, setup and inventory costs are considered. In this work an extension of the Capacitated Lot-Sizing Problem is studied, which considers setup times, Setup Carryover and Setup Crossover, single machine, single level, multi items, multi periods and big-bucket (CLSP-SCC). New formulations to the CLSP-SCC are presented and avoid the necessity of defining new extra binary variables to model the setup crossover. Furthermore, symmetry breaking constraints are proposed for formulations from the literature. The theoretical relations between the studied formulations are proved. A Relax-and-Fix and Fixand-Optimize (RF-FO) hybrid heuristic is proposed, in which the Relax-and-Fix helps to find an initial solution and the Fix-and-Optimize improves it. Computational results are presented and the obtained results improve significantly when comparing the classical formulation with the formulation without setup carryover. Finally, the results obtained by the RF-FO heuristic and the computational package CPLEX are compared and, when they both are limited to the same computational time, the RF-FO heuristic obtains better results.