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Título: MODELO DE PROGRAMAÇÃO ESTOCÁSTICA PARA O PLANEJAMENTO TÁTICO DA CADEIA LOGÍSTICA DA SOJA
Autor: SILVIA ARAUJO DOS REIS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  JOSE EUGENIO LEAL - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 23914
Catalogação:  22/01/2015 Liberação: 24/01/2015 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=23914&idi=1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=23914&idi=2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.23914

Resumo:
A natureza incerta e a importância do mercado da soja para economia do Brasil são forças motrizes para melhorias no processo de planejamento da cadeia logística da soja. Esta tese apresenta um novo modelo matemático de programação estocástica para auxiliar no planejamento tático da cadeia logística da soja. Os principais componentes espaciais e temporais da indústria da soja, sob o ponto de vista do embarcador, são abordados no modelo. A função objetivo do modelo maximiza o lucro obtido com base na diferença entre a receita da venda de grãos, farelo e óleo de soja e os custos de transporte, processamento, armazenamento e venda de grãos, farelo e óleo de soja. As decisões relacionadas ao planejamento tático encontram-se dentro de um horizonte temporal de um ano. Aspectos inerentes aos contratos de transportes e de compra de soja em grão são incorporados no modelo. O modelo de programação estocástica proposto é linear de dois estágios com estrutura de recurso fixo. O modelo foi aplicado a um exemplo real com 21 pontos de origem, 11 silos, 6 fábricas de processamento, 5 pontos de mercado interno, 6 portos e 225 arcos de transportes, considerando 243 cenários, oriundos da combinação de quatro fontes de incertezas: preço de compra e venda da soja em grão, a demanda externa da soja em grão e a quebra de safra.

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