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Made available in DSpace on 2014-06-11T19:27:25Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2012-03-06Bitstream added on 2014-06-13T19:35:31Z : No. of bitstreams: 1 alianofilho_a_me_botib.pdf: 803708 bytes, checksum: 7df8e5e731e86aee69b812455f899135 (MD5) Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) Um dos focos centrais na produção vegetal, discutidos ultimamente, e a utilização de medidas que visam um planejamento sustentável e ecológico, tendo em vista a degradação ambiental ocorrida nos ultimos anos. Por este motivo, a Rotação de Culturas tem ganhado destaque na literatura, pois e um meio de produção cujos princípios práticos viabilizam uma agricultura ecológica e produtiva. Esta prática, uma vez bem conduzida pelos agricultores rurais, traz inúmeros benefícios, visto que o controle de pragas, patógenos e de plantas daninhas e realizado biologicamente, diminuindo a ação de pesticidas prejudiciais ao meio ambiente e medidas de recuperação do solo, tornando-o sempre fértil. Nesta dissertação, e apresentado um modelo de otimização 0-1 para o problema de Rotação de Culturas, cujo objetivo foi encontrar uma programação de plantio de hortaliças que maximize o lucro da produção, levando-se em consideração restrições de epoca de semeadura para cada cultura considerada, o não cultivo de plantas de mesma família em lotes vizinhos, proibição de plantio consecutivo de plantas de mesma família botânica em um mesmo lote, a necessidade de adubação verde, período de descanso do solo e de demanda. Nesta modelagem, foi considerada uma area de plantio genérica, cujos lotes são irregularmente distribuídos e de diferentes tamanhos. Para resolução do problema, foram desenvolvidas e implementadas a seguintes metaheurísticas: (a) Algoritmo Gen etico, (b) Simulated Annealing, e as abordagens mistas (c) Algoritmo Gen etico com Simulated Annealing e (d) Algoritmo Genético com Busca Local (Memético). Para avaliar os comportamentos computacionais das heurísticas, considerou-se instâncias de diferentes formas com variações nas geometrias e area de plantio. Adicionalmente, uma aplicação destes métodos para um... The environmental degradation that has occurred throughout the world claims for sustainable and ecological plant production. In this context, agricultural planning based on crop rotation has been addressed in many studies. Once appropriately applied by farmers, this practice brings many bene ts. In fact, it enables biological control of pests, pathogens and weeds, thus reducing the action of pesticides which are harmful to the environment. Planting according to crop rotation also restores the soil, making it always fertile. This thesis presents a binary linear optimization model to the problem of crop rotation aiming to nd a planting schedule for vegetables that maximizes the pro ts of production. The problem constraints include a speci c period for planting each crop, a prede ned demand per crop, the need for green manure and rest period. Other restraints prevent planting of vegetables of the same family consecutively in the same lot, as well as in neighboring lots. A general planting area with irregularly distributed and di erent sized lots is considered. Four metaheuristics were speci cally developed for the above crop rotation problem and the respective algorithms were implemented: (a) a Genetic Algorithm, (b) a Simulated Annealing, and two hybrid approaches - (c) a Genetic Algorithm with Simulated Annealing and (d) a Genetic Algorithm with Local Search, that is, a Memetic algorithm. To evaluate the computing behavior of these algorithms, we considered a crop rotation instance from literature and also an instance built with real data from a Brazilian agricultural company. The computational results showed that the algorithms, specially the hybrid... (Complete abstract click electronic access below)

Orientador: Washington Alves de Oliveira Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Ciências Aplicadas Resumo: Esta dissertação apresenta um estudo sobre o problema de roteamento de veículos, fornecendo informações sobre uma classe de variantes encontradas na literatura, partindo da modelagem clássica até os modelos mais elaborados desenvolvidos ao longo do tempo por meio da incorporação de novos parâmetros e restrições que representam problemas práticos em redes de distribuição logística. Além disso, este estudo descreve diferentes métodos de resolução, incluindo técnicas conhecidas de otimização, heurísticas e metaheurísticas propostas e desenvolvidas por diversos autores. Especificamente, a variante do problema de roteamento de veículos com múltiplos depósitos foi estudada e aplicada a um estudo de caso envolvendo a entrega de produtos de um empresa de logística peruana de médio porte. Uma combinação híbrida englobando métodos exatos e heurísticos de resolução foi a estratégia usada para construir rotas com a menor distância possível para distribuição de produtos no estudo de caso. A utilização direta do software comercial para a resolução de problemas de programação linear inteira foi escolhido para a implementação do método exato e da heurística proposta. O método aproximado escolhido refere-se a uma rotina de duas fases, em que a primeira fase envolve o agrupamento de vértices por algum tipo de similaridade e a segunda fase constrói uma rota específica para cada agrupamento. Os algoritmos Concorde e Lin-Kernighan-Helsgaun, prestigiados na literatura para o problema do caixeiro viajante, foram usados na segunda fase da heurística proposta. No estudo de caso, a empresa em análise fabrica e distribui os seus produtos para clientes localizados na região metropolitana da cidade de Lima, utilizando dois depósitos e uma frota de veículos com capacidade homogênea. Os resultados computacionais obtidos por meio da metodologia proposta derivados da resolução de um conjunto de instâncias mostraram que método heurístico combinado com o algoritmo Lin-Kernighan-Helsgaun foi mais eficiente na maioria dos casos analisados. Portanto, a metodologia proposta nesta dissertação considerando os parâmetros do estudo de caso na resolução da versão do problema com múltiplos depósitos poderiam ser estendido para casos similares de outras empresas Abstract: This dissertation presents a study on the vehicle routing problem, providing information about a class of variants from the literature, starting at the classical modeling to the more elaborate models developed over time by incorporating new parameters and constraints that represent practical problems in logistics distribution networks. Furthermore, this study describes different resolution methods, including known optimization techniques, heuristics, and metaheuristics proposed and developed by diverse authors. Specifically, the variant of the vehicle routing problem with multiple depots was studied and applied to a case study involving the delivery of products from a medium-sized Peruvian logistics company. The strategy used to build routes of minimum distance in the case study was a hybrid combination encompassing exact and heuristic resolution methods. The direct use of commercial software for solving integer linear programming problems was chosen for the implementation of the exact method and the proposed heuristic. The approximate method chosen refers to a two-phase routine, in which the first phase involves clustering vertices by some kind of similarity and the second phase builds a specific route for each cluster. The Concorde and Lin-Kernighan-Helsgaun algorithms, renowned in the literature for the traveling salesman problem, were used in the second phase of the proposed heuristic. In the case study, the company under analysis manufactures and distributes its products to customers located in the metropolitan region of the city of Lima, using two warehouses and a fleet of vehicles with homogeneous capacities. In the case study, the company under analysis manufactures and distributes its products to customers located in the metropolitan region of the city of Lima, using two warehouses and a fleet of vehicles withhomogeneous capacity. The computational results obtained through the proposed methodology are derived of the resolution of a set of instances showed that heuristic method combined with the algorithm Lin-Kernighan-Helsgaun was more efficient in most cases analyzed. Therefore, the methodology proposed in this dissertation considering the parameters of the case study in solving the version of the problem with multiple deposits could be extended to similar cases from other companies Mestrado Pesquisa Operacional e Gestão de Processos Mestre em Engenharia de Produção e de Manufatura

Orientador: Angelo Aliano Filho, Cristiano Torezzan Dissertação (mestrado profissional) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica Resumo: O presente estudo propõe modelos matemáticos de programação inteira mono e bi-objetivo e técnicas de resolução para alocação de facilidades e centros consumidores em uma rede composta de nós e arestas. Em ambas as formulações, aloca-se um conjunto de facilidades (indústrias, fábricas, centros de distribuição etc) e clientes (comércios, filiais, pontos consumidores etc) escolhendo, dentre as possibilidades, a que minimiza a distância entre as facilidades e os centros consumidores e entre as facilidades. O modelo ainda prevê o atendimento da demanda de cada centro consumidor e respeita a capacidade máxima de distribuição de cada facilidade. Para resolver estes modelos não-lineares, foi necessário empregar técnicas de linearizações de programação inteira e posteriormente utilizar métodos de escalarizações multi-objetivos para determinar um conjunto de soluções eficientes para este problema. Para validar o modelo e os métodos de resolução, apresentamos testes computacionais em instâncias geradas aleatoriamente e as curvas de Pareto associadas, para que o decisor tenha mais segurança em sua tomada de decisão Abstract: The present study proposes mono and bi-objective integer mathematical models and resolution techniques for facilities and costumers centers in a network composed of nodes and edges. In both formulations, a set of facilities (industries, factories, distribution, etc.) and customers (stories, branches, consumer points, etc) choosing among a the possibilities, to minimize the distance between facilities and the consumer centers and facilities. The models still provides for the fulfillment of demand of each consumer center and a maximum distribution capacity of each facility. To solve these nonlinear models, it was necessary to employ linear programming techniques and to use multi-objective scalarization methods to determine a set of efficient solutions for this problem. To validate the model and resolution methods, we present computational tests in randomly generated instances and associated Pareto curves, so that the decision maker has more security in their decision making Mestrado Matemática Aplicada e Computacional Mestra em Matemática Aplicada e Computacional