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Título: UMA ABORDAGEM SIMHEURÍSTICA PARA UM PROBLEMA ESTOCÁSTICO DE PROGRAMAÇÃO DE NAVIOS
Instituição:  -
Autor(es): VICTOR ABU-MARRUL CARNEIRO DA CUNHA

Colaborador(es):  SILVIO HAMACHER - Orientador
RAFAEL MARTINELLI PINTO - Coorientador
Número do Conteúdo: 52896
Catalogação:  25/05/2021 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

Tipo:  TEXTO Subtipo:  APRESENTAÇÃO
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=52896@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=52896@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.SeminarPPGEP.52896

Resumo:
As empresas de exploração e produção de petróleo e gás offshore frequentemente precisam lidar com problemas relacionadas ao uso eficiente de seus recursos. Neste trabalho, abordamos um problema de programação de navios associado à logística offshore de óleo e gás. O problema pode ser visto como uma variante de um problema de programação em lotes com máquinas paralelas idênticas e tempos não antecipados de configuração por família para minimizar a o término ponderado das tarefas. Nesta analogia, os navios representam as máquinas disponíveis que devem executar tarefas em poços de petróleo submarinos, enquanto os lotes representam as viagens executadas pelas embarcações, definindo quais poços visitar cada vez que uma embarcação sai do porto. Neste trabalho apresentamos uma simheurística usando simulação de Monte Carlo para lidar com a variante estocástica do problema. Os resultados mostram uma melhoria significativa nas soluções, quando incertezas são consideradas, em comparação com soluções geradas por um método determinístico. O uso de simulação dentro de uma estrutura metaheurística provou ser uma abordagem promissora, sendo capaz de lidar com o problema estocástico, com pouco esforço computacional extra exigido.

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