Redução do espaço de busca em problemas de otimização multiobjetivo via simulação utilizando a análise envoltória de dados combinada com delineamento de experimentos

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Silva Junior, Elcio Adilson da
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Análise Envoltória de Dados; Delineamento de Experimentos; Otimização via Simulação; Redução do Espaço de Busca; Problemas Logísticos; Optimization via Simulation; Data Envelopment Analysis; Design of Experiments; Reduction of Search Space; Logistical Problems; Shipment of Materials; Taguchi, Métodos (Controle de qualidade); Métodos de simulação; Planejamento experimental; Processo decisório por critérios múltiplos
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/237267

É comum o uso de técnicas de simulação a eventos discretos para avaliação de viabilidade de mudanças em cenários logísticos, industriais, hospitalares e comerciais. O setor logístico corporativo se depara com problemas complexos que requerem decisões sobre rotas de fretes, tipos de carregamentos, modais de transporte, entre outros fatores que afetam o custo e a eficiência do serviço logístico. Modelos de simulação podem auxiliar neste tipo de análise, porém, os tempos computacionais envolvidos nestas otimizações via simulação podem ser bastante extensos. Dentre os modelos matemáticos possíveis de serem utilizados em conjunto com a simulação probabilística, a Análise Envoltória de Dados (Data Envelopment Analysis - DEA) se apresenta como uma técnica que possibilita estabelecer um ranqueamento das Unidades Tomadoras de Decisão (Decision Making Units – DMUs) envolvidas no problema tratado, em termos das suas eficiências relativas, a partir da análise dos valores de suas entradas (inputs) e saídas (outputs). Esta técnica pode prover uma redução no espaço de busca e, dessa forma, auxiliar a reduzir estes tempos e trazer resultados de boa qualidade na aplicação da Otimização via Simulação. Quando associados a DEA, métodos de delineamento de experimentos também podem contribuir com a geração de matrizes de experimentos que reduzam o número de testes. Nesse trabalho foi utilizado um modelo de simulação, construído com auxílio do software ProModel, para investigação de um cenário logístico de carregamento de caminhões para expedição de materiais, numa empresa do setor químico, caracterizado por ser um problema multiobjetivo de decisão. Nesse contexto, um modelo DEA-BCC orientado ao insumo e ao produto foi utilizado, considerando-se como sendo as 32 DMUs, definidas com o auxílio dos arranjos experimentais das técnicas de Delineamento de Experimentos de Taguchi e de Hipercubo Latino, compostas pelas variáveis de entrada do modelo (número de operadores, empilhadeiras, docas, turnos e tipos de carga, e as saídas dadas pelo custo médio por palete expedido e o número de caminhões carregados), visando à redução do espaço de busca de soluções. Os resultados mostraram as vantagens de se adotar tais técnicas combinadas, podendo serem citadas a redução de mais de 70% no tempo computacional na resolução do problema multiobjetivo e a redução de cerca de 97% no espaço de busca.