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Título: DIMENSIONAMENTO DE FROTA MARÍTIMA SOB INCERTEZA EM UMA EMPRESA BRASILEIRA DE PETRÓLEO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): DANILO BAPTISTA MAROJA

Colaborador(es):  RAFAEL MARTINELLI PINTO - Orientador
Número do Conteúdo: 47350
Catalogação:  06/04/2020 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=47350@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=47350@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.47350

Resumo:
A volatilidade inerente ao mercado de fretes marítimos e as incertezas relacionadas à demanda de transportes prevista contribuem para a complexidade do problema de dimensionamento da frota. Este trabalho aborda o problema da renovação da frota marítima de uma empresa brasileira do setor de óleo e gás, para o transporte, em viagens de cabotagem e longo curso, de derivados de petróleo. Para tal, é apresentado um modelo estocástico de programação inteira-mista de dois estágios para capaz de gerar indicações de contratos de afretamento a serem realizados considerando incertezas nos níveis de mercado de fretes e na previsão de volume movimentado. O modelo é capaz de fornecer composições de frota capazes de atender as especificações do problema, contudo, para os casos analisados, a avaliação das soluções obtidas ao se considerar a incerteza mostrou potencial de ganho pouco significativo em comparação com uma modelagem similar considerando valores esperados dos parâmetros. Este trabalho evidencia uma situação em que é útil a avaliação das soluções Wait-and-See (WS) e Expected Value of Expected Solution (EEV), menos demandantes computacionalmente, para calcular o potencial ganho da solução do modelo estocástico.

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