[pt] O planejamento e controle de portfolios de projeto é uma tarefa
desafiadora. Eles estão sujeitos a múltiplos riscos, restrições de recursos,
relações de precedências e penalidades por atrasos de projetos. É fundamental
desenvolver estratégias efetivas de alocação dos recursos disponíveis de forma
a garantir que estes projetos sejam concluídos dentro dos limites de tempo
e custo. Um fator crucial que deve ser levado em consideração ao tomar
estas decisões é o gerenciamento das incertezas associadas a execução dos
projetos. Neste contexto, este trabalho propõe uma metodologia baseada em
otimização robusta para planejamento e controle de portfolios de projeto
sob incerteza. Este método combina modelos e algoritmos desenvolvidos para
diferentes problemas de alocação de recursos para os quais foi aplicada a
mesma abordagem de otimização robusta. Nela, a incerteza é modelada como
um adversário capaz de materializar a combinação de riscos de pior caso
que maximiza o impacto no(s) projeto(s) para qualquer plano de alocação
de recursos. Nos problemas estudados o tomador de decisão tem então que
determinar a alocação ótima de recursos que minimiza um objetivo particular
assumindo que a combinação de riscos de pior caso irá se materializar.
A abordagem também provê um mecanismo para controle do grau de
conservadorismo das soluções robustas. Para cada problema modelado, uma
estratégia de solução é desenvolvida através de um esquema de reformulação
que parte de uma formulação Min-Max compacta e termina em um algoritmo
de geração de cortes. Diversos experimentos computacionais foram executados,
provendo importantes conclusões que direcionaram o desenvolvimento da
metodologia de controle e planejamento de portfolios. A importância de se
desenvolver planos de alocação de recursos de forma integrada no contexto de
tomada de decisão em portfolios de projetos e a falta de efetividade do método
tradicional de análise de caminhos críticos no contexto de cenários de pior
caso para as durações das atividades, são importantes exemplos das conclusões
obtidas pelos experimentos. A aplicação da metodologia foi demonstrada em
um caso de estudo que contempla um portfolio para construção de duas
refinarias. O referido exemplo demonstrou o potencial do uso prático dos
métodos propostos neste trabalho. / [en] Planning and controlling complex project portfolios is a challenging task.
These portfolios are subject to a number of potential risk sources coupled
with resource constraints, intricate precedence relationships, and penalties for
project delays. For this reason, it is fundamental that optimal strategies for
the allocation of the available resources are constantly adopted by the decision
makers to ensure that their projects are completed within limits of time and
cost. Moreover, the uncertainty that affects these projects has to be taken
into account for effective resource allocation decisions. Within this context,
this work proposes a robust optimization-based methodology for planning and
controlling project portfolios under uncertainty. The method combines models
and algorithms for multiple resource allocation problems under the same robust
optimization framework. In this approach, the uncertainty environment is
modeled as an adversary that selects the worst-case combination of risks for
any decision maker s actions. Subsequently, the main goal of the decision maker
is to determine optimal resource allocation plans for minimizing a particular
objective subject to the assumption that the adversary s worst-combination
of risks will materialize. The approach also provides a way to control the
degree of conservatism of the solutions. For each studied problem, a solution
strategy is developed through a reformulation scheme from a compact min-max
formulation to a cut-generation algorithm. Several computational experiments
are conducted, providing key insights that drive the design of the referred
portfolio planning and control methodology. The ineffectiveness of traditional
critical path analysis under worst-case realizations of uncertain activities
durations and the importance of taking integrated resource allocation decisions
in the context of project portfolios, are examples of the key findings of the
experiments. The application of the methodology is demonstrated in a case
study of a portfolio aimed at the construction of two refineries. This example
presents the capabilities of the developed techniques in a practical context.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:32733 |
| Date | 18 January 2018 |
| Creators | CARLOS RAONI DE ALENCAR MENDES |
| Contributors | MARCUS VINICIUS SOLEDADE POGGI DE ARAGAO |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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