Título
[pt] MODELOS DE PROGRAMAÇÃO ESTOCÁSTICA COM INCERTEZAS ENDÓGENAS: UMA APLICAÇÃO EM LOGÍSTICA HUMANITÁRIA
Título
[en] STOCHASTIC PROGRAMMING WITH ENDOGENOUS UNCERTAINTY: AN APPLICATION IN HUMANITARIAN LOGISTICS
Autor
[pt] BRUNO DA COSTA FLACH
Vocabulário
[pt] OTIMIZACAO ESTOCASTICA
Vocabulário
[pt] CONVEXIFICACAO
Vocabulário
[pt] INCERTEZAS ENDOGENAS
Vocabulário
[pt] LOGISTICA HUMANITARIA
Vocabulário
[en] STOCHASTIC OPTIMIZATION
Vocabulário
[en] CONVEXIFICATION
Vocabulário
[en] ENDOGENOUS UNCERTAINTY
Vocabulário
[en] HUMANITARIAN LOGISTICS
Resumo
[pt] Neste trabalho estudamos uma classe de problemas de otimização estocástica com incertezas endógenas que é formulado como um problema de programação não-linear inteira (MINLP). Esta classe de problemas difere dos problemas de otimização estocástica geralmente estudados na literatura pelo fato de que que a distribuição de probabilidade dos parâmetros aleatórios depende das decisões tomadas. Apesar de discutido dentro do contexto do problema de logística humanitária, a metodologia proposta e os resutados obtidos são válidos para uma classe geral de problemas que agrega uma variedade de aplicações. Em particular, propõe-se (i) uma técnica de convexificação de polinômios de variáveis binárias, (ii) um algoritmo de geração de cortes e (iii) a incorporação dos conceitos de importance sampling dentro do contexto de otimização estocástica de modo a permitir a solução de grandes instâncias do problema. Os resultados computacionais apresentados demonstram as vantagens da metodologia proposta ao permitir a solução de instâncias significativamente maiores que aquelas atualmente apresentadas em trabalhos relacionados.
Resumo
[en] In this work we study a class of stochastic programming problems with endogenous uncertainty – i.e., those in which the probability distribution of the random parameters is decision-dependent – which is formulated as a mixed integer non-linear programming (MINLP) problem. Although discussed in the context of the humanitarian logistics problem, the proposed methodology and obtained results are also valid for a more general class of problems which comprehends a variety of applications. In particular, we propose (i) a convexification technique for polynomials of binary variables, (ii) an efficient cutgeneration algorithm and (iii) the incorporation of importance sampling concepts into the stochastic programming framework so as to allow the solution of large instances of the problem. Computational results demonstrate the effectiveness of the proposed methodology by solving instances significantly larger than those reported in related works.
Orientador(es)
ALVARO DE LIMA VEIGA FILHO
Coorientador(es)
MARCUS VINICIUS SOLEDADE POGGI DE ARAGAO
Banca
ALVARO DE LIMA VEIGA FILHO
Banca
OSCAR PORTO
Banca
ALEXANDRE STREET DE AGUIAR
Banca
MARCUS VINICIUS SOLEDADE POGGI DE ARAGAO
Banca
EDUARDO UCHOA BARBOZA
Banca
GERALDO VEIGA
Catalogação
2019-04-02
Apresentação
2010-04-16
Tipo
[pt] TEXTO
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Idioma(s)
INGLÊS
Referência [pt]
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=37562@1
Referência [en]
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=37562@2
Referência DOI
https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.37562
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