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[en] MARITIME INVENTORY ROUTING: A PRACTICAL ASSESSMENT AND ROBUST OPTIMIZATION APPROACH / [pt] ROTEAMENTO DE NAVIOS COM GESTÃO DE ESTOQUES: UMA AVALIAÇÃO PRÁTICA E UMA ABORDAGEM ROBUSTA

GUSTAVO SOUTO DOS SANTOS DIZ 11 February 2019 (has links)
[pt] O problema de roteamento de navios com gestão de estoques (conhecido pelo termo em inglês Maritime inventory routing ou MIR) representa um problema prático de logística onde o transportador da carga também é responsável pela manutenção dos estoques do produto transportado nos portos de carga e descarga. Esta tese estuda um caso real do problema MIR. Um conjunto de testes é apresentado de modo a comparar diferentes formulações matemáticas da literatura, a fim de encontrar aquela mais aderente ao problema real. Em função da complexidade computacional do problema, é apresentada uma abordagem heurística que consegue encontrar soluções similares e reduz consideravelmente o tempo computacional quando comparadas com as formulações baseadas em PLIM. No entanto, problemas reais são muito influenciados por aspectos incertos. Sendo assim, é apresentada uma abordagem robusta para a otimização do problema MIR, que considera incerteza no tempo de estadia do navio nos portos. A abordagem apresentada produz soluções para diferentes níveis de robustez. Em outras palavras, considera o risco de variação no tempo de estadia do navio em um porto durante uma operação de carga ou descarga. Assim, é capaz de determinar a probabilidade de inviabilidade da solução encontrada para cada nível de robustez oferecido, além do impacto no custo de transporte à medida que soluções mais robustas são apresentadas. Esta abordagem oferece ao tomador de decisão a medida do trade-off entre robustez e custo de transporte. Desta forma, o mesmo pode determinar qual o nível de conservadorismo irá adotar em sua programação de navios e quanto isto irá impactar o custo de transporte. Os experimentos apresentados identificaram que, aumentos sutís no nível de robustez (com pequeno impacto no custo de transporte) podem reduzir consideravelmente a probabilidade de inviabilidade de uma solução. / [en] Maritime inventory routing (MIR) problem is an academic name for a practical logistic problem that represents the routing or scheduling of vessels to carry product(s) between ports. Meanwhile, the product(s) inventory levels in these ports must remain between operational bounds during the entire planning horizon. This thesis focus on how to support decision on a real-life MIR problem faced by a Brazilian petroleum company. To do so, we structure a set of tests to compare different formulation from literature and identify which is more adherent to real problem. Due to computational complexity of the problem, we present an heuristic approach that provides reasonably good solutions when compared to deterministic mixed integer linear programming (MILP) formulations and reduces considerably the computational time of solving real-life instances. However, uncertainty events have great impact in the ship scheduling planning. Therefore, we propose a robust optimization approach that considers uncertainty in the time spent at ports in each ship visit. Our approach is able to determine the probability of infeasibility and the impact in the objective function for each level of robustness, helping to measure the uncertain aversion of the decision maker. Our experiments identified that, for a certain instance, varying the level of robustness one may reduce the probability of infeasibility from 87 per cent (of deterministic solution) to 2 per cent and it represents an increase in the transportation costs of about 13 per cent.
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[en] ACCELERATING BENDERS STOCHASTIC DECOMPOSITION FOR THE OPTIMIZATION OF PARTIAL BACKORDER CONTROL FOR PERIODIC REVIEW (R, S) INVENTORY SYSTEM WITH UNCERTAIN DEMAND / [pt] ACELERANDO A DECOMPOSIÇÃO DE BENDERS ESTOCÁSTICA PARA OTIMIZAÇÃO DE UM MODELO DE GESTÃO DE ESTOQUE DE REVISÃO PERIÓDICA (R, S) COM BACKORDER PARCIAL E DEMANDA INCERTA

FELIPE SILVA PLACIDO DOS SANTOS 05 September 2017 (has links)
[pt] Este trabalho apresenta uma proposta de aceleração da decomposição de Benders aplicada a uma versão mais geral e compacta (menos restrições e variáveis) do modelo de gestão de estoques, otimizado via programação estocástica de dois estágios que considera uma camada, um item, demanda incerta e política de controle (R, S). De maneira a ser possível considerar problemas de grande porte, foram aplicados os métodos L-Shaped tradicional com corte único e a sua forma estendida com múltiplos cortes. Resultados computacionais preliminares mostraram um substancial melhor desempenho computacional do método L-Shaped tradicional em relação à sua forma multi-cut L-Shaped, mesmo o primeiro necessitando de mais iterações para convergir na solução ótima. Tal observação motivou o desenvolvimento de uma nova técnica de aceleração da decomposição de Benders e de um conjunto de desigualdades válidas. Experimentos numéricos mostram que a abordagem proposta de combinar a técnica de aceleração elaborada com as desigualdades válidas desenvolvidas provê significativa redução do tempo computacional necessário para a solução de instâncias de grande porte. / [en] This dissertation presents a speed up proposal for the Benders decomposition applied to a more general and compact version (less constraints and variables) of inventory management model, optimized via two-stage stochastic programming, which considers one layer, one item, uncertain demand and control policy (R, S). In order to be possible to consider large scale problems, the L-Shaped traditional method with single cuts and its extended form with multiple cuts were applied. Preliminary computational results showed a substantially better computational performance of the traditional L-Shaped method in comparison to the multi-cut L-Shaped method, even with the first requiring more iterations to converge on optimum solutions. This observation led to the development of a new technique to accelerate the decomposition of Benders and a set of valid inequalities. Numerical experiments show that the proposed approach of combining the elaborate acceleration technique with the developed valid inequalities, provide significant reduction in the computational time required to solve large scale instances.

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