Abordagens de otimização sob incerteza para o planejamento da produção: formulações matemáticas e métodos de solução

Descrição

Neste projeto, aborda-se o planejamento da produção sob condições de incertezas. Em particular, o problema de dimensionamento de lotes com restrições de capacidade e múltiplas plantas industriais (MPCLSP, do inglês multi-plant capacitated lot sizing problem), incorporando incertezas na demanda. O MPCLSP visa determinar a produção e possíveis transferências de produtos entre fábricas, considerando a minimização de custos de preparação, produção, transferência e estocagem, respeitando limitações de capacidade. Embora a literatura predominantemente trate o problema de forma determinística, a incerteza inerente aos processos produtivos torna relevante a aplicação de técnicas de otimização sob incerteza. Nesse contexto, a programação estocástica é altamente relevante, visto que incorpora a incerteza dos dados na tomada de decisão. Notadamente, técnicas de programação estocástica de dois e múltiplos estágios permitem obter soluções mais flexíveis que reajam de acordo com a realização das incertezas em diferentes estágios, promovendo soluções de melhor qualidade para tomadores de decisão. Por outro lado, essas abordagens impõem desafios em propor formulações e métodos de solução, fazendo com que a resolução de instâncias de grande porte exija o desenvolvimento de abordagens mais elaboradas e que explorem características específicas da estrutura do problema. Assim, o objetivo desta pesquisa é desenvolver formulações e métodos de solução exatos e heurísticos para o MPCLSP sob incerteza via programação estocástica, baseando-se em técnicas de modelagem e computacionais efetivas nesse contexto, em especial recorrendo-se a técnicas de decomposição, algoritmos branch-and-cut e programação dinâmica.