Uma Math-Heurística Para O Problema De Dimensionamento De Lotes Com Máquinas Paralelas E Setup Carry-Over
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Data
2018-02-09
Autores
Fernandes, Carla Cristina Doescher [UNIFESP]
Orientadores
Nascimento, Maria Cristina Vasconcelos [UNIFESP]
Tipo
Dissertação de mestrado
Título da Revista
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Resumo
This Master’s Dissertation deals with the Lot Sizing Problem (LSP) in Parallel Machines with multiple items are considered and different machines that produce the same items and that have capacity restrictions. The items can be produced in any machine and at the beginning of the production of each item the time and cost of setup of the used machine is incurred. In addition, it is considered the possibility of taking advantage of setup at the end of each period: the setup carry-over, for cost reduction and, implicitly, for the definition of a production planning that reduces possible environmental impacts caused by the preparation of machines. Despite several studies in the literature for LSP in parallel machines, few of them introduce the efficient solution methods to solve it considering the setup carry-over. In this sense, to solve this problem efficiently, in this Dissertation, it is proposed its study from the point of view of modeling and efficient solution method. First, three mixed integer programming models were adapted for the LSP in Parallel Machines. After experiments, two models were defined that were used for the proposed solution method based on modeling (math-heuristics). The math-heuristic based on the well-known heuristic relax-and-fix with local branching constraints was modeled whose structure was inspired by the Greedy Randomized Search Procedures (GRASP). Experiments, in which the solutions obtained by the CPLEX solver and the math-heuristic are compared, demonstrated the efficiency of the proposed method.
Esta Dissertação de Mestrado aborda o Problema de Dimensionamento de Lotes (PDL) com Máquinas Paralelas em que são considerados múltiplos itens e máquinas distintas que produzem os mesmos itens e que possuem restrições de capacidade. Os itens podem ser produzidos em qualquer máquina e no início da produção de cada item incorrem-se tempo e custo de setup da máquina utilizada. Além disso, considera-se a possibilidade de aproveitamento de setup no final de cada período: setup carry-over, para redução de custos e, de forma implícita, para a definição de um planejamento que diminua possíveis impactos ambientais provocados pela preparação de máquinas. Apesar de diversos trabalhos na literatura para o PDL com Máquinas Paralelas, poucos são os métodos de solução eficientes para resolvê-lo considerando setup carry-over. Nesse sentido, para resolver esse problema de forma eficiente, nesta Dissertação, realizou-se o seu estudo do ponto de vista de modelagem e de método de solução eficiente. Primeiramente, adaptaram-se três modelagens de programação inteira mista para o PDL com Máquinas Paralelas, referido aqui por PDLMP. Após experimentos, definiram-se dois modelos que foram utilizados para o método de solução proposto baseado em modelagem (math-heurística). A math-heurística baseada na conhecida heurística relax-and-fix com restrições local branching foi inspirada na meta-heurística Greedy Randomized Search Procedures (GRASP). Experimentos, nos quais são comparadas as soluções obtidas pelo solver CPLEX e pela math-heurística, demonstraram a eficiência do método proposto.
Esta Dissertação de Mestrado aborda o Problema de Dimensionamento de Lotes (PDL) com Máquinas Paralelas em que são considerados múltiplos itens e máquinas distintas que produzem os mesmos itens e que possuem restrições de capacidade. Os itens podem ser produzidos em qualquer máquina e no início da produção de cada item incorrem-se tempo e custo de setup da máquina utilizada. Além disso, considera-se a possibilidade de aproveitamento de setup no final de cada período: setup carry-over, para redução de custos e, de forma implícita, para a definição de um planejamento que diminua possíveis impactos ambientais provocados pela preparação de máquinas. Apesar de diversos trabalhos na literatura para o PDL com Máquinas Paralelas, poucos são os métodos de solução eficientes para resolvê-lo considerando setup carry-over. Nesse sentido, para resolver esse problema de forma eficiente, nesta Dissertação, realizou-se o seu estudo do ponto de vista de modelagem e de método de solução eficiente. Primeiramente, adaptaram-se três modelagens de programação inteira mista para o PDL com Máquinas Paralelas, referido aqui por PDLMP. Após experimentos, definiram-se dois modelos que foram utilizados para o método de solução proposto baseado em modelagem (math-heurística). A math-heurística baseada na conhecida heurística relax-and-fix com restrições local branching foi inspirada na meta-heurística Greedy Randomized Search Procedures (GRASP). Experimentos, nos quais são comparadas as soluções obtidas pelo solver CPLEX e pela math-heurística, demonstraram a eficiência do método proposto.