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dc.creatorLEE JING XUAN-
dc.date.accessioned2024-08-28T22:15:36Z-
dc.date.available2024-08-28T22:15:36Z-
dc.date.issued2024pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufms.br/handle/123456789/9242-
dc.description.abstractA lot-sizing problem (LSP) is a production planning problem. Given a planning horizon discretized into time periods, the goal is to determine when and how many products should be produced in each period, aiming to minimize operational costs. The objective of this work is to solve an NP-hard LSP by applying Lagrangian Relaxation. This technique simplifies the problem by dualizing constraints and introducing penalties. The challenge is to determine the optimal penalties that bring the solution closer to optimality, using the subgradient method. In addition, heuristics for feasibility and improvement are proposed to obtain high-quality solutions. Finally, the efficiency of the technique for the problem under study will be evaluated based on tests performed with instances from the literature, considering the resolution time, duality gap, and the solutions obtained by the proposed approaches.-
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisherFundação Universidade Federal de Mato Grosso do Sulpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectProblema de Dimensionamento de Lotes, Relaxação Lagrangiana. Método Subgradiente. Heurísticas de Factibilização e Melhoria. lização e Melhoria.-
dc.title'Problema de Dimensionamento de Lotes: uma abordagem via Relaxação Lagrangiana'pt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.contributor.advisor1Rubia Mara de Oliveira Santos-
dc.description.resumoUm problema de dimensionamento de lotes (PDL) é um problema de planejamento de produção. Dado um horizonte de planejamento discretizado em períodos de tempo, busca-se determinar quando e quantos produtos devem ser produzidos em cada período, visando à minimização dos custos operacionais. O objetivo deste trabalho é resolver um PDL da classe NP-difícil por meio da aplicação da Relaxação Lagrangiana. Essa técnica simplifica o problema ao dualizar restrições, introduzindo penalidades. O desafio é, então, determinar as melhores penalidades que aproximem a solução da otimalidade, utilizando, para isso, o método do subgradiente. Além disso, propõem-se heurísticas de factibilização e melhoria para a obtenção de boas soluções. Por fim, a eficiência da técnica para o problema estudado será avaliada com base em testes realizados com instâncias da literatura, considerando o tempo de resolução, o gap de dualidade e as soluções obtidas pelas abordagens propostas.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.initialsUFMSpt_BR
Aparece nas coleções:Programa de Mestrado Profissional em Matemática em Rede Nacional (Campus de Campo Grande)

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