Heurísticas para o problema de dimensionamento de lotes com máquinas paralelas flexíveis

Abstract

Este trabalho trata-se do problema de dimensionamento de lotes com máquinas paralelas flexíveis, que consiste basicamente em determinar a quantidade de itens a serem produzidos, em um horizonte de tempo finito, satisfazendo uma demanda, com várias máquinas. Este problema é de origem econômica e envolve custos de produção, estoque e preparação de máquinas. No problema padrão, cada item pode ser produzido em qualquer uma das máquinas, ou seja, têm-se a flexibilidade total de máquinas. No entanto nem sempre é viável ter flexibilidade total das máquinas, devido aos custos. Portanto, pode ser interessante implementar apenas uma flexibilidade limitada. A consideração ou não de uma máquina para produzir um produto específico torna-se uma variável de decisão e há um custo de investimento associado às estas decisões. Os resultados computacionais realizados com o CPLEX mostraram que a formulação é muito difícil, especialmente para instâncias com muitos itens. Assim, neste trabalho foram propostas três heurísticas para o problema, com intuito de buscar boas soluções para o problema em baixos tempos computacionais. As heurísticas foram comparadas ao modelo via pacote de otimização e observou que conforme o número de itens e de máquinas foram aumentando, os resultados obtidos foram melhores.

This work deals with the problem of lot-sizing with flexible parallel machines, which basicallyconsistsofdeterminingthequantityofitemstobeproduced, inafinitetime horizon, satisfying a demand, with several machines. This problem is of economic origin and involves production, inventory and machine preparation costs. In the standard problem, each item can be produced in any of the machines, that is, they have the total flexibility of machines. However, it is not always feasible to have total machine flexibility due to costs. Therefore, it may be interesting to implement only limited flexibility. The consideration or not of a machine to produce a specific product becomes a decision variable and there is an investment cost associated with these decisions. The computational results obtained with CPLEX showed that the formulation is very difficult, especially for instances with many items. Thus, in this work three heuristics were proposed for the problem, in order to find good solutions to the problem in low computational times. The heuristics were compared to the model via optimization package and observed that as the number of items and machines were increasing, the results were better.