972 resultados para Operational Research


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In this paper, we consider a real-life heterogeneous fleet vehicle routing problem with time windows and split deliveries that occurs in a major Brazilian retail group. A single depot attends 519 stores of the group distributed in 11 Brazilian states. To find good solutions to this problem, we propose heuristics as initial solutions and a scatter search (SS) approach. Next, the produced solutions are compared with the routes actually covered by the company. Our results show that the total distribution cost can be reduced significantly when such methods are used. Experimental testing with benchmark instances is used to assess the merit of our proposed procedure. (C) 2008 Published by Elsevier B.V.

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O presente trabalho utiliza a metodologia DEA (Data Envelopment Analysis ), para avaliar a efici??ncia das 22 Ag??ncias da Previd??ncia Social ??? Ger??ncia Executiva Fortaleza (APS-GEXFOR). DEA utiliza programa????o linear cujo n??cleo das estruturas anal??ticas ?? formado a partir do modelo original CCR (Charnes, Cooper, e Rhodes). Aplicada ??s DMU (Decision Making Units), define uma Fronteira de Efici??ncia identificando Unidades Eficientes e Ineficientes. Foi utilizado o modelo DEA-CCR implementado pelo software DEA Solver??. A Previd??ncia Social (INSS) disp??e de indicadores de desempenho. Algumas vari??veis utilizadas no modelo implementado derivam desses indicadores, outras informa????es foram disponibilizadas pelos sistemas de informa????o da institui????o. A avalia????o de efici??ncia DEA das APS-GEXFOR permitiu identificar as melhores pr??ticas, mensurar a participa????o de cada vari??vel envolvida na avalia????o da unidade e projetar as unidades ineficientes na fronteira de efici??ncia, identificando metas a serem atingidas para torn??-las eficientes no conjunto observado.

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O objectivo deste trabalho é optimizar o planeamento de produção tendo como meta a redução do custo total da energia eléctrica consumida. Este trabalho está dividido em 3 etapas distintas: na 1ª etapa foi feito um levantamento do problema, das restrições do mesmo e da escolha do modelo para a sua resolução. Na etapa seguinte, fez-se a escolha da ferramenta a usar, que foi o Xpress, e fez-se a implementação do problema nessa mesma ferramenta. E por fim, na 3ª etapa, foi feita a validação do modelo e análise das soluções obtidas com comparações com que o era feito antes. Recorrendo a programação inteira foi desenvolvido um modelo de optimização para atingir o objectivo em causa e consequentemente foi escrito o código que reflectisse o modelo matemático. Todos os passos necessários à sua implementação foram concluídos e validados com comparação com o que antes se fazia, notando-se assim melhorias ao nível de eficiência energética na ordem dos 8%, mas também uma melhoria no aproveitamento de recursos humanos e tempo que eram despendidos para desenvolver planos de produção de forma manual. Essa melhoria temporal que se compreende entre quatro a seis horas semanais pode ser aplicada noutras actividades da empresa com maior valor acrescentado.

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In recent years several countries have set up policies that allow exchange of kidneys between two or more incompatible patient–donor pairs. These policies lead to what is commonly known as kidney exchange programs. The underlying optimization problems can be formulated as integer programming models. Previously proposed models for kidney exchange programs have exponential numbers of constraints or variables, which makes them fairly difficult to solve when the problem size is large. In this work we propose two compact formulations for the problem, explain how these formulations can be adapted to address some problem variants, and provide results on the dominance of some models over others. Finally we present a systematic comparison between our models and two previously proposed ones via thorough computational analysis. Results show that compact formulations have advantages over non-compact ones when the problem size is large.

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This paper presents a genetic algorithm for the resource constrained multi-project scheduling problem. The chromosome representation of the problem is based on random keys. The schedules are constructed using a heuristic that builds parameterized active schedules based on priorities, delay times, and release dates defined by the genetic algorithm. The approach is tested on a set of randomly generated problems. The computational results validate the effectiveness of the proposed algorithm.

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A área da simulação computacional teve um rápido crescimento desde o seu apareciment, sendo actualmente uma das ciências de gestão e de investigação operacional mais utilizadas. O seu princípio baseia-se na replicação da operação de processos ou sistemas ao longo de períodos de tempo, tornando-se assim uma metodologia indispensável para a resolução de variados problemas do mundo real, independentemente da sua complexidade. Das inúmeras áreas de aplicação, nos mais diversos campos, a que mais se destaca é a utilização em sistemas de produção, onde o leque de aplicações disponível é muito vasto. A sua aplicação tem vindo a ser utilizada para solucionar problemas em sistemas de produção, uma vez que permite às empresas ajustar e planear de uma maneira rápida, eficaz e ponderada as suas operações e os seus sistemas, permitindo assim uma rápida adaptação das mesmas às constantes mudanças das necessidades da economia global. As aplicações e packages de simulação têm seguindo as tendências tecnológicas pelo que é notório o recurso a tecnologias orientadas a objectos para o desenvolvimento das mesmas. Este estudo baseou-se, numa primeira fase, na recolha de informação de suporte aos conceitos de modelação e simulação, bem como a respectiva aplicação a sistemas de produção em tempo real. Posteriormente centralizou-se no desenvolvimento de um protótipo de uma aplicação de simulação de ambientes de fabrico em tempo real. O desenvolvimento desta ferramenta teve em vista eventuais fins pedagógicos e uma utilização a nível académico, sendo esta capaz de simular um modelo de um sistema de produção, estando também dotada de animação. Sem deixar de parte a possibilidade de integração de outros módulos ou, até mesmo, em outras plataformas, houve ainda a preocupação acrescida de que a sua implementação recorresse a metodologias de desenvolvimento orientadas a objectos.

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The container loading problem (CLP) is a combinatorial optimization problem for the spatial arrangement of cargo inside containers so as to maximize the usage of space. The algorithms for this problem are of limited practical applicability if real-world constraints are not considered, one of the most important of which is deemed to be stability. This paper addresses static stability, as opposed to dynamic stability, looking at the stability of the cargo during container loading. This paper proposes two algorithms. The first is a static stability algorithm based on static mechanical equilibrium conditions that can be used as a stability evaluation function embedded in CLP algorithms (e.g. constructive heuristics, metaheuristics). The second proposed algorithm is a physical packing sequence algorithm that, given a container loading arrangement, generates the actual sequence by which each box is placed inside the container, considering static stability and loading operation efficiency constraints.

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European Journal of Operational Research, nº 73 (1994)

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In this paper, we consider a Stackelberg duopoly competition with differentiated goods and with unknown costs. The firms' aim is to choose the output levels of their products according to the well-known concept of perfect Bayesian equilibrium. There is a firm ( F1 ) that chooses first the quantity 1 q of its good; the other firm ( F2 ) observes 1 q and then chooses the quantity 2 q of its good. We suppose that each firm has two different technologies, and uses one of them following a probability distribution. The use of either one or the other technology affects the unitary production cost. We show that there is exactly one perfect Bayesian equilibrium for this game. We analyse the advantages, for firms and for consumers, of using the technology with the highest production cost versus the one with the cheapest cost.

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No âmbito da investigação operacional o problema de empacotamento de contentores é conhecido por procurar definir uma configuração de carga, de forma a otimizar a utilização de um espaço disponível para efetuar o empacotamento. Este problema pode ser apresentado em diversas formas, formas estas que variam em função das características de cada empacotamento. Estas características podem ser: o tipo de carga que se pretende carregar (homogénea ou heterogénea), a possibilidade de a carga poder sofrer rotações em todas as suas dimensões ou apenas em algumas, o lucro que está associado a cada caixa carregada ou restrições inerentes ao contentor como por exemplo dimensões. O interesse pelo estudo de problemas de empacotamento de contentores tem vindo a receber cada vez mais ênfase por várias razões, uma delas é o interesse financeiro dado que o transporte é uma prática que representa custos, sendo importante diminuir estes custos aproveitando o volume do contentor da melhor forma. Outra preocupação que motiva o estudo deste problema prende-se com fatores ambientes, onde se procura racionalizar os recursos naturais estando esta também ligada a questões financeiras. Na literatura podem ser encontradas varias propostas para solucionar este problema, cada uma destas dirigidas a uma variante do problema, estas propostas podem ser determinísticas ou não determinísticas onde utilizam heurísticas ou metaheurísticas. O estudo realizado nesta dissertação descreve algumas destas propostas, nomeadamente as metaheurísticas que são utilizadas na resolução deste problema. O trabalho aqui apresentado traz também uma nova metaheurísticas, mais precisamente um algoritmo genético que terá como objetivo, apresentar uma configuração de carga para um problema de empacotamento de um contentor. O algoritmo genético tem como objetivo a resolução do seguinte problema: empacotar várias caixas retangulares com diversos tamanhos num contentor. Este problema é conhecido como Bin-Packing. A novidade que este algoritmo genético vai introduzir nas diversas soluções apresentadas até à data, é uma nova forma de criar padrões iniciais, ou seja, é utilizada a heurística HSSI (Heurística de Suavização de Superfícies Irregulares) que tem como objetivo criar uma população inicial de forma a otimizar o algoritmo genético. A heurística HSSI tenta resolver problemas de empacotamento simulando, o comportamento da maioria das pessoas ao fazer este processo na vida real, contudo, tem um campo de busca reduzido entre as soluções possíveis e será então utilizado um algoritmo genético para ampliar este campo de busca e explorar novas soluções. No final pretende-se obter um software onde será possível configurar um dado problema de empacotamento de um contentor e obter, a solução do mesmo através do algoritmo genético. Assim sendo, o estudo realizado tem como principal objetivo contribuir com pesquisas e conclusões, sobre este problema e trazer uma nova proposta de solução para o problema de empacotamento de contentores.

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This guide introduces Data Envelopment Analysis (DEA), a performance measurement technique, in such a way as to be appropriate to decision makers with little or no background in economics and operational research. The use of mathematics is kept to a minimum. This guide therefore adopts a strong practical approach in order to allow decision makers to conduct their own efficiency analysis and to easily interpret results. DEA helps decision makers for the following reasons: - By calculating an efficiency score, it indicates if a firm is efficient or has capacity for improvement. - By setting target values for input and output, it calculates how much input must be decreased or output increased in order to become efficient. - By identifying the nature of returns to scale, it indicates if a firm has to decrease or increase its scale (or size) in order to minimize the average cost. - By identifying a set of benchmarks, it specifies which other firms' processes need to be analysed in order to improve its own practices.

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Since the description of Lutzomyia longipalpis by Lutz and Neiva more than 100 years ago, much has been written in the scientific literature about this phlebotomine species. Soares and Turco (2003) and Lainson and Rangel (2005) have written extensive reviews focused on vector-host-parasite interactions and American visceral leishmaniasis ecology. However, during the last two decades, the success of Lu. longipalpis in colonising urban environments and its simultaneous geographical spreading have led to new theoretical and operational questions. Therefore, this review updates the general information about this species and notes the more challenging topics regarding the new scenario of urbanisation-spreading and its control in America. Here, we summarise the literature on these issues and the remaining unsolved questions, which pose recommendations for operational research.

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Since ethical concerns are calling for more attention within Operational Research, we present three approaches to combine Operational Research models with ethics. Our intention is to clarify the trade-offs faced by the OR community, in particular the tension between the scientific legitimacy of OR models (ethics outside OR models) and the integration of ethics within models (ethics within OR models). Presenting and discussing an approach that combines OR models with the process of OR (ethics beyond OR models), we suggest rigorous ways to express the relation between ethics and OR models. As our work is exploratory, we are trying to avoid a dogmatic attitude and call for further research. We argue that there are interesting avenues for research at the theoretical, methodological and applied levels and that the OR community can contribute to an innovative, constructive and responsible social dialogue about its ethics.

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A Investigação Operacional vem demonstrando ser uma valiosa ferramenta de gestão nos dias de hoje em que se vive num mercado cada vez mais competitivo. Através da Programação Linear pode-se reproduzir matematicamente um problema de maximização dos resultados ou minimização dos custos de produção com o propósito de auxiliar os gestores na tomada de decisão. A Programação Linear é um método matemático em que a função objectivo e as restrições assumem características lineares, com diversas aplicações no controlo de gestão, envolvendo normalmente problemas de utilização dos recursos disponíveis sujeitos a limitações impostas pelo processo produtivo ou pelo mercado. O objectivo geral deste trabalho é o de propor um modelo de Programação Linear para a programação ou produção e alocação de recursos necessários. Optimizar uma quantidade física designada função objectivo, tendo em conta um conjunto de condicionalismos endógenas às actividades em gestão. O objectivo crucial é dispor um modelo de apoio à gestão contribuindo assim para afectação eficiente de recursos escassos à disposição da unidade económica. Com o trabalho desenvolvido ficou patente a importância da abordagem quantitativa como recurso imprescindível de apoio ao processo de decisão. The operational research has proven to be a valuable management tool today we live in an increasingly competitive market. Through Linear Programming can be mathematically reproduce a problem of maximizing performance or minimizing production costs in order to assist managers in decision making. The Linear Programming is a mathematical method in which the objective function and constraints are linear features, with several applications in the control of management, usually involving problems of resource use are available subject to limitations imposed by the production process or the market. The overall objective of this work is to propose a Linear Programming model for scheduling or production and allocation of necessary resources. Optimizing a physical quantity called the objective function, given a set of endogenous constraints on management thus contributing to efficient allocation of scarce resources available to the economic unit. With the work has demonstrated the importance of the quantitative approach as essential resource to support the decision process.