Uma abordagem matheuristic para o problema de alocação de cargas no convés de navios de apoio offshore.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: Boaventura, Fabio Gasparotto
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3148/tde-18012022-124410/
Resumo: Esta dissertação apresenta uma abordagem matheuristic com três estágios para o problema de alocação de carga geral no convés de navios de apoio offshore com múltiplas entregas. Uma característica operacional encontrada nas atividades de apoio à exploração de petróleo é que uma única embarcação deve levar suprimentos, em geral, a mais de um destino offshore. Além das clássicas restrições de não sobreposição de cargas e que todas as cargas devem estar integralmente contidas no convés do navio, somam-se as seguintes restrições: conjuntos de cargas com determinadas características devem permanecer juntas (e.g. mesmo destino); cargas perigosas têm uma região pré-determinada no convés do navio; existem áreas reservadas onde não se pode posicionar nenhuma carga; o número de cargas refrigeradas é restrito ao número de pontos de energia no convés do navio; e existem cargas que devem obrigatoriamente ser embarcadas. Todas essas imposições configuram este problema, cujo objetivo é maximizar a somatória das prioridades (valor) das cargas embarcadas. Este problema, é uma variação do clássico problema da mochila bidimensional, de classe NP-difícil. Assim, neste trabalho propõe-se resolver instâncias originadas a partir de dados reais e, portanto, com aplicações práticas e em escala real, por meio de uma abordagem matheuristic com três estágios, que utilizada modelos de otimização matemática linear e não linear em sua solução.
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spelling Uma abordagem matheuristic para o problema de alocação de cargas no convés de navios de apoio offshore.A matheuristic approach to the cargo allocation problem on the main deck of offshore supply vessels.Combinatorial optimizationCutting and packing problemsLinear and non-linear optimizationMathematical modelingOtimização combinatóriaOtimização linear e não linearOtimização matemáticaProblema da mochila bidimensionalProblemas de corte e empacotamentoProgramação matemáticaTwo-dimensional knapsack problemEsta dissertação apresenta uma abordagem matheuristic com três estágios para o problema de alocação de carga geral no convés de navios de apoio offshore com múltiplas entregas. Uma característica operacional encontrada nas atividades de apoio à exploração de petróleo é que uma única embarcação deve levar suprimentos, em geral, a mais de um destino offshore. Além das clássicas restrições de não sobreposição de cargas e que todas as cargas devem estar integralmente contidas no convés do navio, somam-se as seguintes restrições: conjuntos de cargas com determinadas características devem permanecer juntas (e.g. mesmo destino); cargas perigosas têm uma região pré-determinada no convés do navio; existem áreas reservadas onde não se pode posicionar nenhuma carga; o número de cargas refrigeradas é restrito ao número de pontos de energia no convés do navio; e existem cargas que devem obrigatoriamente ser embarcadas. Todas essas imposições configuram este problema, cujo objetivo é maximizar a somatória das prioridades (valor) das cargas embarcadas. Este problema, é uma variação do clássico problema da mochila bidimensional, de classe NP-difícil. Assim, neste trabalho propõe-se resolver instâncias originadas a partir de dados reais e, portanto, com aplicações práticas e em escala real, por meio de uma abordagem matheuristic com três estágios, que utilizada modelos de otimização matemática linear e não linear em sua solução.This dissertation presents a matheuristic approach for the problem of general cargo allocation on the deck of platform supply vessels with multiple deliveries. An operational characteristic found in activities to support oil exploration is that a single vessel, usually, should take supplies to more than one offshore unit. In addition to the classic constraints of non-overlapping loads and that all loads must be fully contained within the vessel, the following constraints are added: sets of loads with certain characteristics must remain nearby or grouped (e.g., same destination); dangerous goods have a predetermined area on the vessel`s main deck; there are reserved areas which should be free of cargo; the number of refrigerated loads is bounded by the number of power outlets on the ship\'s deck; and there are cargoes that must be loaded. All these impositions constitute the problem herein studied. The objective is to maximize the sum of the priorities (value) of the loaded cargoes. This problem is a variation of the classic two-dimensional knapsack problem, which is NP-hard. This work proposes to solve instances originated from real data and, therefore, with practical and real-scale applications, through a matheuristic approach with three stages, which uses linear and non-linear mathematical programming models on its solution.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPMendes, André BergstenBoaventura, Fabio Gasparotto2021-11-26info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3148/tde-18012022-124410/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2022-01-18T15:18:02Zoai:teses.usp.br:tde-18012022-124410Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212022-01-18T15:18:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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