Otimização probabilística: aplicação do modelo de distribuição Poisson inflacionada de zero (ZIP) em modelos de localização com demandas probabilísticas

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Santos, Widelene Menezes Tavares
• Orientador(a): Nascimento, Roberto Quirino do
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal da Paraíba
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção
• Departamento: Engenharia de Produção
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Otimização probabilística; Modelos de localização; Determinísticos equivalentes; Distribuição de Poisson; Distribuição de Poisson ZIP; Probabilistic optimization; Location models; Deterministic equivalents; Poisson distribution; Distribution of Poisson ZIP; Distribuição do trabalho; Modelos de localização - determinística e probabilisticas
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO
• Link de acesso: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/13795

Este trabalho abordou problemas de localização e alocação das centrais de atendimento com demandas probabilísticas. Teve como proposta a utilização de um modelo probabilístico de otimização proposto por Beraldi, Bruni e Conforti (2004), no qual a aleatoriedade é identificada no processo de demanda assumindo que as variáveis envolvidas possuíam distribuição de Poisson. Neste trabalho, também admitimos demandas probabilísticas, porém com a distribuição de Poisson inflacionada de zeros (ZIP), com tal distribuição obtemos uma nova redistribuição que favoreça setores com maior demanda. O modelo de localização e alocação é um modelo de programação linear inteira, onde a parte probabilística é substituída por seus respectivos determinísticos equivalentes, os quais foram obtidos para ambas Distribuições. Como aplicação desta metodologia, encontramos a distribuição de serviços de urgência e emergência, onde foram coletadas chamadas ocorridas no ano de 2017 na cidade de João Pessoa, a partir desses dados, foram feitos teste de aderência através das estatísticas de comparação de Cramér Von-Mises e Anderson Darling, a matriz de distancias foi obtida atarvés da API de distancia do Google maps e o modelo implementado foi resolvido usando o CPLEX. Como resultado houve diferença tanto na escolha de alguns postos de centrais de atendimento, como também em sua quantidade, diminuindo essa diferença com o aumento gradativo das distâncias ofertadas para cada cenário.