Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/41802
Type: Tese
Title: Formulações e heurísticas para o problema integrado de dimensionamento de lotes e de empacotamento de produtos
Authors: Natã Goulart da Silva
First Advisor: Maurício Cardoso de Souza
First Co-advisor: Thiago Ferreira de Noronha
First Referee: Marcone Jamilson Feitas Souza
Second Referee: Thiago Augusto de Oliveira Silva
Third Referee: Alexandre Xavier Martins
metadata.dc.contributor.referee4: Ricardo Saraiva de Camargo
Abstract: No Problema Integrado de Dimensionamento de Lotes e Empacotamento de Produtos, as decisões relativas ao problema de Dimensionamento de Lotes para o reabastecimento de cada produto com as decisões de Empacotamento para atender aos pedidos dos clientes realizam-se de maneira integrada. Um pedido de um cliente pode ser composto por diferentes quantidades de produtos que devem ser entregues em um mesmo bin em até, no máximo, um determinado período. Pode-se entregar os pedidos antecipadamente caso seja vantajoso em termos de custos. Assume-se um conjunto suficientemente grande de bins homogêneos disponíveis em cada período capaz de atender a todos os pedidos do horizonte de planejamento, caso necessário. Os custos envolvidos são os custos fixos de compra, custos de manutenção de estoque e o custo de usar um bin em um determinado período. Todos os custos podem variar ao longo do horizonte de planejamento e o objetivo é minimizar o custo total. São propostas formulações por Programação Linear Inteira (PLI) e uma relaxação combinatória na qual não é mais necessário determinar o bin específico em que cada pedido é inserido. Neste caso, calcula-se a demanda de empacotamento agregada por período. São propostas, também, heurísticas usando diferentes estratégias para conectar o problema de Dimensionamento de Lotes e o problema de Empacotamento. Experimentos computacionais em instâncias com diferentes configurações permitiram concluir que os métodos heurísticos propostos são formas eficientes de obter bons gaps de otimalidade em tempos computacionais reduzidos.
Abstract: In the Integrated Uncapacitated Lot Sizing and Bin Packing problem we have to couple lot sizing decisions of replenishment from single products suppliers with bin packing decisions in the delivering of client orders. A client order is composed by quantities of each product, and the quantities of such order must be delivered all together no later than a given period. The quantities of an order must all be packed in a same bin, and may be delivered in advance if its advantageous in terms of costs. We assume a large enough set of homogeneous bins available at each period. The costs involved are setup and inventory holding costs and the cost to use a bin as well. All costs are variable in the planing horizon, and the objective is to minimize the total cost incurred. We propose mixed integer linear programming formulations, and a combinatorial relaxation where it is no longer necessary to keep track of the specific bin where each order is packed. An aggregate delivering capacity is computed instead. We also propose heuristics using different strategies to couple the lot sizing and the bin packing subproblems. Computational experiments on instances with different configurations show that the proposed methods are efficient ways to obtain small optimality gaps in reduced computational times.
Subject: Engenharia de produção
Heurística
language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Minas Gerais
Publisher Initials: UFMG
metadata.dc.publisher.department: ENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA PRODUÇÃO
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção
Rights: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/41802
Issue Date: 20-Dec-2018
Appears in Collections:Teses de Doutorado

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Tese_Nata_Goulart_da_Silva_dez_2018.pdf1.28 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.