[pt] Nesta tese é abordado o problema de planejamento de investimentos para a cadeia de fornecimento de petróleo sob incerteza. Neste contexto, um modelo de programação estocástica de dois estágios é formulado e resolvido. Tal modelo busca representar com precisão as características particulares
que são inerentes ao planejamento de investimentos para a infra-estrutura logística de petróleo. A incorporação da incerteza neste contexto inevitavelmente aumenta a complexidade do problema, o qual se torna rapidamente intratável conforme cresce o número de cenários. Tal dificuldade é contornada baseando-se na aproximação por média amostral (AMA) para controlar o número de
cenários necessários para atingir um nível pré-especificado de tolerância em relação à qualidade da solução. Além disso, é considerado o desenvolvimento de técnicas que resolvam de maneira eficiente o problema, explorando sua estrutura especial, através de decomposiçãoo por cenários. Seguindo esta
ideia, propõe-se duas novas abordagens para decompor o problema de forma que o mesmo possa ser eficientemente resolvido. O primeiro algoritmo é baseado na decomposição estocástica de Benders,
a qual é aprimorada usando-se novas técnicas de aceleração propostas. O segundo consiste de um novo algoritmo baseado em decomposição Lagrangeana que foi projetado para lidar com o caso onde temos variáveis inteiras no problema de segundo estágio. A característica inovadora desse algoritmo
está relacionada com a estratégia híbrida utilizada para atualizar os multiplicadores de Lagrange, combinando subgradientes, planos de cortes e regiões de confiança. Em ambos os casos as abordagens propostas foram avaliadas considerando um exemplo de grande escala do mundo real e os resultados
sugerem que os mesmos apresentam desempenho superior quando comparados com outras técnicas disponíveis na literatura. / [en] In this thesis we investigate the investment planning problem for the petroleum
supply chain under demand uncertainty. We formulate and solve a
two-stage stochastic programming model that seeks to accurately represent
the particular features that are inherent to the investment planning for the
petroleum logistics infrastructure.
The incorporation of uncertainty in this case inevitably increases the complexity
of the problem, which becomes quickly intractable as the number of
scenarios grows. We circumvent this drawback by relying on Sample Average
Approximation (SAA) to control the number of scenarios required to
reach a prespecified level of tolerance regarding solution quality. We also
focus on efficiently solving the stochastic programming problem, exploiting
its particular structure by means of a scenario-wise decomposition. Following
this idea, we propose two novel approaches that focus on decomposing
the problem in a way that it could be efficiently solved.
The first algorithm is based on stochastic Benders decomposition, which
we further improve by using new acceleration techniques proposed in this
study. The second is a novel algorithm based on Lagrangean decomposition
that was designed to deal with the case where we have integer variables in
the second-stage problem. The novel feature in this algorithm is related
with the hybrid strategy for updating the Lagrange multipliers, which
combines subgradient, cutting-planes and trust region ideas. In both cases,
we have assessed the proposed approaches considering a large-scale realworld
instances of the problem. Results suggests that they attain superior
performance.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:55799 |
| Date | 10 November 2021 |
| Contributors | SILVIO HAMACHER |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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