Problema de Sequenciamento de Caminhões em um Centro de Crossdocking com Duas Máquinas

O presente trabalho visa desenvolver formas eficientes para resolver o problema de sequenciamento de caminhões em um centro de crossdocking,
denotado por F2|CD|Cmax, e formulado como um problema de sequenciamento do tipo flowshop com duas máquinas, com restrições de crossdocking, no qual a função
objetivo busca minimizar o makespan (Cmax ). Para isso, um modelo de programação linear inteira com formulação baseada em indexação no tempo é considerado.
Para validar e avaliar as soluções foram realizados testes com 500 instâncias. Estudou-se a técnica de Relaxação Lagrangeana com o objetivo de obter boas
soluções em tempo computacionalmente eficiente. Devido a dificuldade na resolução de instâncias maiores trabalhamos no desenvolvimento do Algoritmo do Volume e
de quatro heurísticas polinomiais para resolver o problema de modo a obter limites próximos a solução ótima do problema em menor tempo computacional e com garantia
de performance.

27/11/2015

10:30

Uma Nova Formulação e Geração de Colunas para o Problema de Sequenciamento de Máquinas Paralelas Não-Relacionadas com Tempos de Preparação Dependentes da Máquina e da Sequência para Um e Dois Estágios

Essa proposta tem o objetivo de desenvolver métodos exatos para resolver problemas de sequenciamento de máquinas paralelas com um e dois estágios. Nessa proposta serão apresentados os resultados obtidos para um estágio, o que já foi desenvolvido para dois estágios e as próximas atividades. Para o problema com um estágio foi desenvolvida uma nova formulação para o problema de sequenciamento em máquinas paralelas que usa variáveis de posição e uma tarefa fictícia, sendo capaz de eliminar a necessidade de usar o parâmetro big-M para linearização das restrições de precedência. Assim esse modelo é mais eficiente de ser resolvido que os modelos não-lineares que usam esse parâmetro. Para resolver instâncias de maior porte é aplicada a decomposição de Dantzig-Wolfe no modelo proposto que é decomposto em um problema mestre usando uma formulação de particionamento de conjuntos. A relaxação linear do problema mestre restrito é resolvida através de geração de colunas. Para acelerar o processo de geração de colunas são usadas heurísticas para gerar a solução inicial e colunas com custo reduzido negativo. Os resultados preliminares indicam que o método é capaz de resolver instâncias com até 50 tarefas e 6 máquinas em tempo computacional aceitável, encontrando a solução ótima em 25 entre as 30 instâncias testadas e com gap máximo de 0,64%. O modelo foi estendido para o caso com dois estágios, mas não foi possível eliminar a necessidade de usar o parâmetro big-M, por isso, os resultados não foram interessantes. Algumas das próximas atividades serão concluir os trabalhos com o problema de um estágio, desenvolver uma decomposição de Dantzig-Wolfe e um método de geração de colunas para o problema de sequenciamento com dois estágios.

06/11/2015

14:00

Desenvolvimento de um simulador de mercado artificial com opções financeiras para a interação de agentes externos

O uso de ferramentas computacionais no ensino vem se tornando cada vez mais frequente, havendo uma demanda crescente por produtos tecnológicos de apoio à educação. Nesse contexto, a partir do mercado artificial de ações de Ferreira (2014), buscou-se desenvolver um mercado artificial de opções que servisse de base para um simulador educacional de mercado financeiro, onde os usuários pudessem interagir com agentes artificiais e aprender sobre os mecanismos de funcionamento dos mercados de ações e opções. Para tanto, optou-se pelo usa da modelagem baseada em agentes, já que ela permite a construção de um simulador interativo que replique o mercado real, com o usuário assumindo o papel de um dos agentes. Esse tipo de modelagem possibilita ainda a construção de uma série temporal de preços de forma mais fidedigna que a obtida pelas abordagens clássicas, sendo ela gerada pela interação dos agentes no mercado, e não por uma equação explicitamente programada. Além disso, o mercado financeiro possui uma representação natural de agentes autônomos que interagem entre si, ou seja, a definição do agente como uma pessoa que negocia no mercado é intuitiva. Vale ressaltar que a aplicação do simulador não se limita à questão educacional. Além de auxiliar o aprendizado no que diz respeito ao entendimento dos mercados de ações e opções, o modelo proposto pode ser útil na análise de diferentes cenários e avaliação de consequências de políticas de regulação do mercado, funcionando como um laboratório eletrônico para pesquisas. Nos experimentos realizados com o mercado artificial implementado, conseguiu-se replicar as características teoricamente esperadas de uma opção, bem como aquelas observadas empiricamente em mercados de ações e opções, mostrando-se uma boa representação dos mercados reais. Por fim, foi implementada uma versão adaptada da interface on-line proposta por Ferreira (2014) para o uso do simulador, permitindo que seus usuários realizem negociações com os agentes artificiais do modelo e com os demais usuários.

18/09/2015

13:30

sala 1012