Proposta de modelagem híbrida baseada em BRKGA aplicada a um problema de dimensionamento de lotes multiplanta

Abstract

Atualmente, diversas companhias têm modificado suas estruturas produtivas para operarem em várias plantas dispersas geograficamente buscando reagir mais rapidamente às incertezas da demanda, reduzir custos e atender prazos de entrega cada vez menores. Um dos principais desafios, neste caso, é sincronizar o planejamento de produção de cada planta a fim de melhorar o desempenho global da operação, otimizando a alocação de recursos de modo a atender a demanda de maneira satisfatória com o menor custo possível. O presente trabalho propõe uma modelagem híbrida, também conhecida como matheurística, que combina um método exato com a meta-heurística BRKGA adaptativa. O algoritmo proposto foi aplicado ao problema de dimensionamento de lotes multiplanta capacitado com o objetivo de fornecer uma solução que minimize os custos de produção, preparação, armazenagem e transporte de produto acabado entre plantas. Para os testes computacionais, instâncias disponíveis na literatura foram utilizadas e os resultados mostram que o BRKGA híbrido apresentou menor GAP médio em 19 das 24 classes de instâncias testadas se comparado aos resultados obtidos via Relaxação Lagrangeana, GRASP e GRASP com Path Relinking. Considerando todas as classes de instâncias, o GAP médio foi de 5,6%, sendo menor do que o obtido através do GRASP com Path Relinking, resultado este comprovado através de testes estatísticos. Uma proposta de incorporação do modelo de otimização a sistemas de suporte à decisão é apresentada, com o intuito de guiar futuras aplicações reais.