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Título: ACELERANDO A DECOMPOSIÇÃO DE BENDERS ESTOCÁSTICA PARA OTIMIZAÇÃO DE UM MODELO DE GESTÃO DE ESTOQUE DE REVISÃO PERIÓDICA (R, S) COM BACKORDER PARCIAL E DEMANDA INCERTA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): FELIPE SILVA PLACIDO DOS SANTOS

Colaborador(es):  FABRICIO CARLOS PINHEIRO OLIVEIRA - Orientador
Número do Conteúdo: 31326
Catalogação:  05/09/2017 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=31326@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=31326@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.31326

Resumo:
Este trabalho apresenta uma proposta de aceleração da decomposição de Benders aplicada a uma versão mais geral e compacta (menos restrições e variáveis) do modelo de gestão de estoques, otimizado via programação estocástica de dois estágios que considera uma camada, um item, demanda incerta e política de controle (R, S). De maneira a ser possível considerar problemas de grande porte, foram aplicados os métodos L-Shaped tradicional com corte único e a sua forma estendida com múltiplos cortes. Resultados computacionais preliminares mostraram um substancial melhor desempenho computacional do método L-Shaped tradicional em relação à sua forma multi-cut L-Shaped, mesmo o primeiro necessitando de mais iterações para convergir na solução ótima. Tal observação motivou o desenvolvimento de uma nova técnica de aceleração da decomposição de Benders e de um conjunto de desigualdades válidas. Experimentos numéricos mostram que a abordagem proposta de combinar a técnica de aceleração elaborada com as desigualdades válidas desenvolvidas provê significativa redução do tempo computacional necessário para a solução de instâncias de grande porte.

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