Métodos de simulação-otimização e análise de decisão multi-critério aplicados ao dimensionamento de sistemas logísticos complexos.

• Ano de defesa: 2013
• Autor(a) principal: Trevisan, Edson Felipe Capovilla
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Análise de Decisão Multicritério; Discrete-Event Simulation; Logistics systems; Multi-Criteria Decision Analysis; Otimização estocástica; Simulação (Estatística); Simulação de Eventos Discretos; Simulation-Optimization
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3148/tde-19092014-114307/

O estudo de sistemas logísticos envolve a concatenação de elementos estratégicos e operacionais, comumente compondo sistemas com múltiplas facetas, objetivos antagônicos e grande número de alternativas. Nesse contexto, o presente trabalho discute a utilização de análise de decisão multicritério (MCDA), simulação de eventos discretos (SED) e otimização para simulação. A metodologia MCDA captura, mensura e pondera os objetivos e valores dos tomadores de decisão. Por sua vez, a SED representa o sistema estudado com alto nível de detalhamento, permitindo a avaliação de diversas configurações do sistema. Por fim, métodos de otimização para simulação possibilitam a busca e comparação de alternativas mais eficientes. As três metodologias são avaliadas, identificando suas vantagens, desvantagens e complementaridades quando aplicadas a sistemas logísticos. Através da aplicação de um estudo de caso sobre o dimensionamento de um sistema de transporte, constatou-se que: a) a SED incorporou detalhes importantes para a avaliação mais precisa de vários indicadores de desempenho b) a metodologia MCDA possibilitou a captura de vários objetivos e valores, propiciando a realização de tradeoffs robustos; c) um método de busca exaustiva e técnicas de redução de variância permitiram a comparação das alternativas em tempos computacionais reduzidos. Por fim, conclui-se que a metodologia híbrida apresentada expande o potencial de aplicação da SED em sistemas logísticos complexos.