Apoio Financeiro:
Silvio A. de Araujo Socorro Rangel
saraujo@ibilce.unesp.br, socorro@ibilce.unesp.br
MATEMÁTICA APLICADA AO PLANEJAMENTO DA PRODUÇÃO E LOGÍSTICA
PROGRAMA
Introdução
1. Modelagem matemática: conceitos básicos 2. Problemas clássicos de logística
3. O problema de dimensionamento de lotes 4. O problema de sequenciamento de tarefas
5. O problema integrado de dimensionamento e sequenciamento de lotes
6. Outros problemas integrados Considerações Finais
PROGRAMA
Introdução
1. Modelagem matemática: conceitos básicos 2. Problemas clássicos de logística
3. O problema de dimensionamento de lotes 4. O problema de sequenciamento de tarefas
5. O Problema Integrado de dimensionamento e sequenciamento de lotes
6. Outros problemas integrados Considerações Finais
PROGRAMA
Introdução
1. Modelagem matemática: conceitos básicos 2. Problemas clássicos de logística
3. O problema de dimensionamento de lotes 4. O problema de sequenciamento de tarefas
5. O Problema Integrado de dimensionamento e sequenciamento de lotes
6. Outros problemas integrados Considerações Finais
PROGRAMA
Introdução
1. Modelagem matemática: conceitos básicos 2. Problemas clássicos de logística
3. O problema de dimensionamento de lotes 4. O problema de sequenciamento de tarefas
5. O Problema Integrado de dimensionamento e sequenciamento de lotes
6. Outros problemas integrados 7. Considerações Finais
2.1 O problema do caminho mínimo (PCM) 2.2 O problema do caixeiro viajante (PCV)
2.1 O problema do caminho mínimo (PCM)
2. Problemas clássicos de logística
Problema do Caminho Mínimo (PCM)
Uma pessoa deseja sair de sua casa e chegar ao trabalho no menor tempo possível. Qual é a sequência de ruas e avenidas que a pessoa deve percorrer para chegar ao seu destino final?
2.1 O problema do caminho mínimo (PCM)
2. Problemas clássicos de logística
2.1 O problema do caminho mínimo (PCM)
2. Problemas clássicos de logística
2.1 O problema do caminho mínimo (PCM)
2. Problemas clássicos de logística
2.1 O problema do caminho mínimo (PCM)
2. Problemas clássicos de logística
2.1 O problema do caminho mínimo (PCM)
2. Problemas clássicos de logística
2.1 O problema do caminho mínimo (PCM)
2. Problemas clássicos de logística
2.1 O problema do caminho mínimo (PCM)
2. Problemas clássicos de logística
2.1 O problema do caminho mínimo (PCM)
2. Problemas clássicos de logística
Representação na forma de grafos
3
4 5
2 1
Conceitos de Teoria dos grafos - Grafo/Digrafo
- Adjacência de vértices - Adjacência de arestas
- Caminho: sequencia alternada de vértices e arestas onde não há repetição de vértices e
começa e termina com vértices (ex: 1, 3, 2, 5)
2.1 O problema do caminho mínimo (PCM)
2. Problemas clássicos de logística
Representação na forma de grafos
3 4 5 2 1
1
c
13=5
3
8
3
3
c
45=5
Conceitos de Teoria dos grafos - Grafo valorado
- Rede
2.1 O problema do caminho mínimo (PCM)
2. Problemas clássicos de logística
3 4 5 2 1
1
c
13=5
3
8
3
3
c
45=5
Análise de possíveis soluções para ir do vértice 1 ao vértice 5 Qual é o caminho mínimo?Construindo um modelo para o Problema do Caminho Mínimo
elementos conhecidos: vértices, arestas e custo das arestas
elementos desconhecidos: sequencia de vértices e arestas a ser utilizadas
objetivo a ser alcançado: obter um caminho de custo (tempo) mínimo do vértice 1 ao vértice 5
restrições: relativas ao deslocamento no grafo
2.1 O problema do caminho mínimo (PCM)
2. Problemas clássicos de logística
Elementos conhecidos (dados): - número de vértices, |V|=n;
- número de arestas, |A|=m.
- vértice inicial é 1, e o vértice final é n.
- índices: i,j = 1, ...,n para representar os vértices - custo da aresta (i,j)
Elementos desconhecidos (variáveis):
1 se a aresta (i,j) está incluída no caminho 0 caso contrário
2.1 O problema do caminho mínimo (PCM)
2. Problemas clássicos de logística
= ij c = ij x
objetivo a ser alcançado (função objetivo):
restrições:
2.1 O problema do caminho mínimo (PCM)
2. Problemas clássicos de logística
∑
∈ = A j i ij ijx c z ) , ( min ) ( , , 0 1 ,..., 2 0 1 1 ) ( ) ( ) ( ) 1 ( 1 i S j V i x n j x x x x j S k jk j P i ij n P j jn S j j ∈ ∈ ≥ − = = − = =∑
∑
∑
∑
∈ ∈ ∈ ∈Formulação:
2.1 O problema do caminho mínimo (PCM)
2. Problemas clássicos de logística
S j V i x n j x x x x a Sujeito x c z ij j S k jk j P i ij n P j jn S j j A j i ij ij ∈ ∈ ≥ − = = − = = =
∑
∑
∑
∑
∑
∈ ∈ ∈ ∈ ∈ , , 0 1 ,..., 2 0 1 1 : min ) ( ) ( ) ( ) 1 ( 1 ) , (Exemplo:
2.1 O problema do caminho mínimo (PCM)
2. Problemas clássicos de logística
∑
∈ = A j i ij ijx c z ) , ( min 45 45 35 35 34 34 32 32 25 25 13 13 12 12 min z = c x + c x + c x + c x + c x + c x + c x 3 4 5 2 11
c
13=5
3
8
3
3
c
45=5
45 35 34 32 25 13 12 5 8 3 3 3 5 1 min z = x + x + x + x + x + x + xFormulação:
2.1 O problema do caminho mínimo (PCM)
2. Problemas clássicos de logística
S j V i x n j x x x x a Sujeito x c z ij j S k jk j P i ij n P j jn S j j A j i ij ij ∈ ∈ ≥ − = = − = = =
∑
∑
∑
∑
∑
∈ ∈ ∈ ∈ ∈ , , 0 1 ,..., 2 0 1 1 : min ) ( ) ( ) ( ) 1 ( 1 ) , (Exemplo:
2.1 O problema do caminho mínimo (PCM)
2. Problemas clássicos de logística
1 1 ) ( ) 1 ( 1 = =
∑
∑
∈ ∈ n P j jn S j j x x 1 13 12 + x = x 3 4 5 2 11
c
13=5
3
8
3
3
c
45=5
1 45 35 25 + x + x = xExemplo:
2.1 O problema do caminho mínimo (PCM)
2. Problemas clássicos de logística
1 1 ) ( ) 1 ( 1 = =
∑
∑
∈ ∈ n P j jn S j j x x 1 13 12 + x = x 3 4 5 2 11
c
13=5
3
8
3
3
c
45=5
1 45 35 25 + x + x = xFormulação:
2.1 O problema do caminho mínimo (PCM)
2. Problemas clássicos de logística
S j V i x n j x x x x a Sujeito x c z ij j S k jk j P i ij n P j jn S j j A j i ij ij ∈ ∈ ≥ − = = − = = =
∑
∑
∑
∑
∑
∈ ∈ ∈ ∈ ∈ , , 0 1 ,..., 2 0 1 1 : min ) ( ) ( ) ( ) 1 ( 1 ) , (Exemplo:
2.1 O problema do caminho mínimo (PCM)
2. Problemas clássicos de logística
4 0 3 0 2 0 45 34 35 34 32 13 25 32 12 = = − = = − − − = = − + j x x j x x x x j x x x 3 4 5 2 1
1
c
13=5
3
8
3
3
c
45=5
1 ,..., 2 0 ) ( ) ( − = = −∑
∑
∈ ∈ n j x x j S k jk j P i ijExemplo:
2.1 O problema do caminho mínimo (PCM)
2. Problemas clássicos de logística
4 0 3 0 2 0 45 34 35 34 32 13 25 32 12 = = − = = − − − = = − + j x x j x x x x j x x x 3 4 5 2 1
1
c
13=5
3
8
3
3
c
45=5
1 ,..., 2 0 ) ( ) ( − = = −∑
∑
∈ ∈ n j x x j S k jk j P i ijFormulação:
2.1 O problema do caminho mínimo (PCM)
2. Problemas clássicos de logística
S j V i x n j x x x x a Sujeito x c z ij j S k jk j P i ij n P j jn S j j A j i ij ij ∈ ∈ ≥ − = = − = = =
∑
∑
∑
∑
∑
∈ ∈ ∈ ∈ ∈ , , 0 1 ,..., 2 0 1 1 : min ) ( ) ( ) ( ) 1 ( 1 ) , (Problema do Caixeiro Viajante (PCV)
- Um viajante necessita visitar um certo número de cidades durante uma viagem e retornar ao lugar de origem de tal maneira que cada cidade seja visitada exatamente uma vez, e que a distância total percorrida seja a menor possível.
- Supondo conhecidas as distâncias entre cada par de cidades, que roteiro deve ser escolhido?
2.2 O problema do caixeiro viajante (PCV)
2. Problemas clássicos de logística
2. Problemas clássicos de logística
Representação na forma de grafos Conceitos de Teoria dos grafos
Circuito: sequência alternada de vértices e arestas onde não há repetição de vértices, exceto pelo primeiro (ex: 1, 2, 4, 3, 1).
Circuito Hamiltoniano: circuito que inclui todos os vértices de um grafo (ex. 1, 5, 2, 3, 4, 1) 3 4 5 2 1
1
2
7
5
3
4
3
2
3
5
2. Problemas clássicos de logística
Representação na forma de grafos Conceitos de Teoria dos grafos
PCV simétrico: se cij= cji para todo i, j, temos o caso simétrico.
3 4 5 2 1
1
2
7
5
3
4
3
2
3
5
2. Problemas clássicos de logística
Representação na forma de grafos Conceitos de Teoria dos grafos
PCV simétrico: se cij= cji para todo i, j, temos o caso simétrico. PCV assimétrico: caso contrário
temos o caso simétrico. 3
4 5 2 1
1
2
7
5
3
4
3
2
3
5
2.2 O problema do caixeiro viajante (PCV)
2. Problemas clássicos de logística
3 4 5 2 11
2
7
5
3
4
3
2
3
5
2.2 O problema do caixeiro viajante (PCV)
Quantos roteiros existem? Análise de possíveis soluções partindo, por exemplo, do vértice 1.
• Se o problema considerar n cidades teremos que o número total de roteiros, no caso assimétrico, é de até (n-1)!
É inviável enumerar todos os roteiros!
n-1 n-1! Tempo 8 40320 1s 10 3628800 54s 11 39916800 12 min 12 479001600 1h 25 min 30 2 . 1032* 9 . 1021 milênios* 50 3 . 1064* 9 . 1053 milênios* *Da ordem de
2.2 O problema do caixeiro viajante (PCV)
2. Problemas clássicos de logística
Histórico
• 18xx: primeiros relatos sobre o problema; • 192x: o problema foi definido;
• 194x: o problema foi popularizado e classificado como “difícil”;
• 1954: resolvido na otimalidade um problema de 42 cidades.
2.2 O problema do caixeiro viajante (PCV)
2. Problemas clássicos de logística
120 Cidades da Alemanha Ocidental (1977)
2.2 O problema do caixeiro viajante (PCV)
2. Problemas clássicos de logística
532 Cidades dos Estados Unidos (1987): att532
2.2 O problema do caixeiro viajante (PCV)
2. Problemas clássicos de logística
Solução Ótima para o pcb3038
2.2 O problema do caixeiro viajante (PCV)
2. Problemas clássicos de logística
Maior Instância Resolvida na Otimalidade (em 1998): usa13509
2.2 O problema do caixeiro viajante (PCV)
2. Problemas clássicos de logística
O Presidente, Antônio Castor, da Companhia Ramos de Carvalho quer fazer uma visita às reservas florestais situadas nos estados do Amazonas e Pará, aos depósitos situados nos estados de São Paulo, Bahia, Goiás e Rio de Janeiro. É possível determinar um roteiro de viagem tal que cada reserva e cada depósito sejam visitados apenas uma vez, saindo e retornando à sede da empresa no Rio de Janeiro, e que minimize a distância total percorrida?
Figura 1 – Reservas e Depósitos a serem visitados
Ma
Go SP
Be
RJ Sal
2.2 O problema do caixeiro viajante (PCV)
2. Problemas clássicos de logística
Construindo um modelo para o Problema do Caixeiro Viajante
elementos conhecidos: vértices, arestas e custo das arestas
elementos desconhecidos: sequencia de vértices e arestas a serem utilizadas
objetivo a ser alcançado: obter um circuito Hamiltoniano de custo mínimo
restrições: relativas ao deslocamento no grafo
2. Problemas clássicos de logística
Construção do Modelo:
Elementos conhecidos (dados):
Índices: i,j = 1,2,3, ...6 os locais onde as reservas (duas) e os depósitos
(quatro) estão situados (RJ,SP,Go,Ma,Be e Sal) respectivamente. distância entre os locais i e j.
Elementos desconhecidos (variáveis):
1 se o local i é visitado imediatamente antes de j 0 caso contrário.
=
ij
x
2.2 O problema do caixeiro viajante (PCV)
2. Problemas clássicos de logística
ij
Construção do Modelo:
Função Objetivo
O objetivo é encontrar o circuito hamiltonino de menor custo.
∑∑
= = = 6 1 6 1 min i j ij ijx c z2.2 O problema do caixeiro viajante (PCV)
2. Problemas clássicos de logística
Construção do Modelo:
Restrições:Cada local deve ser visitado apenas uma vez.
•Saídas da cidade i: •Chegadas à cidade j
6
,...,
1
,
1
6 5 4 3 2 1+
x
+
x
+
x
+
x
+
x
=
i
=
x
i i i i i i6
,...,
1
,
1
6 5 4 3 2 1+
x
+
x
+
x
+
x
+
x
=
j
=
x
j j j j j j2.2 O problema do caixeiro viajante (PCV)
2. Problemas clássicos de logística
(i≠j)
Construção do Modelo:
Restrições:2.2 O problema do caixeiro viajante (PCV)
2. Problemas clássicos de logística
Construção do Modelo:
Restrições
As restrições do problema da designação permitem a seguinte solução:
Qual é o problema desta solução?
Subrotas!!!!
Com este roteiro não conseguimos passar por todas as cidades apenas uma vez! Ma Go SP Be RJ Sal
2.2 O problema do caixeiro viajante (PCV)
2. Problemas clássicos de logística
S={Ma, Be, Sal}
Formulação I - Eliminação de subrotas:
Dantzig, Fulkerson e Johnson
Vamos considerar o conjunto de cidades incluídas em uma das subrotas obtidas na solução do Modelo I:
2
<=
x
+
x
+
x
+
x
+
x
+
x
Ma,Be Ma,Sal Be,Ma Be,Sal Sal,Ma Sal,BeSe limitarmos o número de variáveis associadas a essas cidades que podem receber valor diferente de zero a 2, temos a seguinte restrição:
Se incluirmos esta restrição ao Modelo I, eliminamos a sub-rota que
inclui as cidades acima, pois a solução anterior não é viável para o novo modelo.
2.2 O problema do caixeiro viajante (PCV)
2. Problemas clássicos de logística
Formulação I - Eliminação de subrotas:
Dantzig, Fulkerson e Johnson
Dado um subconjunto de cidades
S
⊂
n
.Como fazer no caso geral?
.
1
x
S i j S ij≤
−
∑∑
∈ ∈S
se incluirmos a seguinte restrição ao Modelo I:
Podemos limitar o número de variáveis associadas a essas cidades que podem receber valor diferente de zero a:
1
−
S
Impedimos assim soluções associadas a sub-rotas.
2.2 O problema do caixeiro viajante (PCV)
2. Problemas clássicos de logística
Formulação I : DFJ
j i x n S S x n j x n i x x c z S i j S ij n i ij n j ij n i n j ij ij , , 1 / 0 } ... 1 { 1 ,..., 1 1 ,..., 1 1 a sujeito min 1 1 1 1 ∀ = ⊂ ∀ − ≤ = = = = =∑ ∑
∑
∑
∑ ∑
∈ ∈ = = = = Existem restrições para eliminação de subrotas.) 2 2
( n −
2.2 O problema do caixeiro viajante (PCV)
2. Problemas clássicos de logística
= ordem em que o local i será visitado
Formulação II - Eliminação de subrotas:
Miller,Tucker e Zemlin
Para eliminar as subrotas, vamos acrescentar as seguintes variáveis:
.
;
6
,...,
2
,
1
i
j
i
j
n
nx
u
u
i−
j+
ij≤
−
=
≠
iu
i
=
2
,...
n
Existem restrições para eliminação de subrotas.(n −1)2 e as seguintes restrições:
2.2 O problema do caixeiro viajante (PCV)
2. Problemas clássicos de logística
Formulação II : MTZ
(Otimização Inteira Mista)
6 ,..., 2 , 5 1 , , 1 / 0 ; 6 ,...,. 2 ; 6 ,..., 2 ; , 5 6 6 ,..., 1 , 1 6 ,..., 1 , 1 a sujeito min 6 5 4 3 2 1 6 5 4 3 2 1 6 1 6 1 = ≤ ≤ ∀ = = = ≠ ≤ + − = = + + + + + = = + + + + + =
∑∑
= = i u j i x j i j i x u u j x x x x x x i x x x x x x x c z i ij ij j i j j j j j j i i i i i i i j ij ij2.2 O problema do caixeiro viajante (PCV)
2. Problemas clássicos de logística
Formulação II - Eliminação de subrotas: MTZ
.
;
6
,...,
2
,
1
i
j
i
j
n
nx
u
u
i−
j+
ij≤
−
=
≠
2.2 O problema do caixeiro viajante (PCV)
2. Problemas clássicos de logística
i=5 j=4 u5-u4+6x54 ≤ 6 -1 ⇒⇒⇒⇒ 6-4+6(1)≤5 ⇒⇒⇒⇒ 8≤5 (absurdo!!)
x
54=1
1
2
3
6
4
5
u
1=1
u
3=2
u
2=3
u
4=4
u
6=5
u
5=6
Formulação II - Eliminação de subrotas: MTZ
.
;
6
,...,
2
,
1
i
j
i
j
n
nx
u
u
i−
j+
ij≤
−
=
≠
2.2 O problema do caixeiro viajante (PCV)
2. Problemas clássicos de logística
i=5 j=4 u5-u4+6x54 ≤ 6 -1 ⇒⇒ 6-4+6(⇒⇒ 0)≤5 ⇒⇒⇒⇒ 2≤5 (OK!!)
x
54=0
1
2
3
6
4
5
u
1=1
u
3=2
u
2=3
u
4=4
u
6=5
u
5=6
PCV: Fácil de enunciar, difícil de resolver...
Applegate, Bixby, Chvátal, Cook, 2003 (um milhão de Cidades)
Branch and Cut
Optima, v. 61, pg21 http://www.ise.ufl.edu/~optima/ 1980 1954 1991 1987 1991 1995 Oncan et al. (2009) apresentam uma revisão bibliográfica e análise de formulações matemáticas para o Problema do Caixeiro Viajante Assimétrico (PCVA)
2.2 O problema do caixeiro viajante (PCV)
2. Problemas clássicos de logística
Problema do Caixeiro Viajante: Bibliografia
1980 - H. Crowder and M.W. Padberg, "Solving
large-scale symmetric travelling salesman
problems to optimality", Management Science 26, 495-509.
Os resultados computacionais descritos neste estudo são impressionantes e incluem a solução de um exemplar com 318 cidades. Este exemplar foi considerado o maior a ser resolvido até o ano de 1987.
1987 - M. Padberg and G. Rinaldi, "Optimization
of a 532-city symmetric traveling salesman
problem by branch and cut", Operations Research
Letters 6, 1-7.
1991 - M. Grötschel and O. Holland, "Solution of
large-scale symmetric travelling salesman
problems", Mathematical Programming 51, 141-202.
1991 M. Padberg and G. Rinaldi, "A
branch-and-cut algorithm for the resolution of large-scale symmetric traveling salesman problems", SIAM Review 33, 60-100.
1995 D. Applegate, R. Bixby, V. Chvátal, and W. Cook, "Finding cuts in the TSP (A preliminary report)", DIMACS Technical Report 95-05, March.
. . .
2003 D. Applegate, R. Bixby, and V. Chvatal, W. Cook, “Implementing the Dantzig-Fulkerson-Johnson algorithm for large traveling salesman problems”
Mathematical Programming (Series B) 97, 91-153.
http://www.tsp.gatech.edu/history/biblio/tspbiblio.html
1954 - G. Dantzig, R. Fulkerson, and S. Johnson, "Solution of a large-scale traveling-salesman problem", Operations Research 2, 393-410.
2.2 O problema do caixeiro viajante (PCV) 2. Problemas clássicos de logística
Para Saber Mais
1. Boaventura, P. O., Grafos : teoria, modelos, algoritmos, Edgard Blucher, ; 2001.
2. Cook, W. In Pursuit of the Traveling Salesman: Mathematics at the Limits
of Computation, Princeton University Press, 2011.
3. Goldbarb, M.C e HPL Luna, Otimização Combinatória e Programação
Linear, Editora Campus, 2005.
4. E. L Lawler, et al. The Traveling Salesman Problem: A Guided Tour of
Combinatorial Optimization, Wiley, 1985.
5. Oncan, T., Altinel, . K., and Laporte, G. A comparative analysis of several asymmetric traveling salesman problem formulations. Computers &
Operations Research, 36(3):637–654, 2009.
6. Rangel, S. Introdução à construção de modelos de otimização linear e
inteira. 2. ed. São Carlos-SP: Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada
e Computacional-SBMAC, 2012. v. único. 82 p. (disponível em http://www.sbmac.org.br/arquivos/notas/livro_18.pdf)
2.3 O problema de localização de facilidades (PLF)
2. Problemas clássicos de logística
Problema de Localização de Facilidades (PLF)
Dado um conjunto de facilidades e um conjunto de locais onde estas facilidades podem ser instaladas, deseja-se determinar os locais de instalação de facilidades, de forma a atender demandas pré-especificadas de clientes com o menor custo total.
Se uma facilidade for instalada, existe um custo fixo a ser pago, e um custo variável que depende da demanda de cada cliente que é atendido por determinada facilidade.
2.3 O problema de localização de facilidades (PLF)
2. Problemas clássicos de logística
Figura retirada de apresentação do Prof. Lorena (INPE), com pequenas modificações
Construindo um modelo para o Prob. de Localização de Facilidades
elementos conhecidos: localização dos clientes e suas demandas, locais em potencial para instalação de facilidades, custo fixo de instalação, custo variável de atendimento a demanda, capacidade das facilidades.
elementos desconhecidos: locais a serem instaladas facilidades e forma de alocação das demandas dos clientes às facilidades
objetivo a ser alcançado: solução de custo mínimo
restrições: atendimento da demandas e capacidades das facilidades
2. Problemas clássicos de logística
Elementos conhecidos (dados): - j=1,..., m clientes;
- i=1,..., n locais em potencial para instalação de facilidades. - : custo fixo de instalação de uma facilidade no local i; - : capacidade da facilidade instalada no local i;
- : demanda do cliente j;
- : custo de atender ao cliente j a partir de uma facilidade instalada no local i.
2.3 O problema de localização de facilidades (PLF)
2. Problemas clássicos de logística
i f i C j d ij c
Elementos desconhecidos (variáveis):
: 1 se a facilidade localizada em i é instalada; 0 caso contrário
2.3 O problema de localização de facilidades (PLF)
2. Problemas clássicos de logística
i
y
: 1 se o cliente i é atendido pela facilidade localizada em i; 0 caso contrário
ij
Exemplo
2.3 O problema de localização de facilidades (PLF)
2. Problemas clássicos de logística
-
j=1,..., 5 clientes;objetivo a ser alcançado (função objetivo):
restrições:
2.3 O problema de localização de facilidades (PLF)
2. Problemas clássicos de logística
∑∑
∑
= = = + = n i m j ij ij n i i i y c x f z 1 1 1 min } 1 , 0 { , ,..., 1 ,..., 1 1 1 1 ∈ = ≤ = =∑
∑
= = i i m j ij j n i ij x y n i y C x d m j xFormulação:
2.3 O problema de localização de facilidades (PLF)
2. Problemas clássicos de logística
} 1 , 0 { , ,..., 1 ,..., 1 1 : min 1 1 1 1 1 ∈ = ≤ = = + =
∑
∑
∑ ∑
∑
= = = = = ij i i i m j ij j n i ij n i m j ij ij n i i i x y n i y C x d m j x a Sujeito x c y f zFormulação:
2.3 O problema de localização de facilidades (PLF)
2. Problemas clássicos de logística
} 1 , 0 { , ,..., 1 ,..., 1 1 : min 1 1 1 1 1 ∈ = ≤ = = + =
∑
∑
∑ ∑
∑
= = = = = i i m j ij j n i ij n i m j ij ij n i i i x y n i y C x d m j x a Sujeito x c y f zMin f1y1+ f2y2+ f3y3+ c11x11+ c12x12+ c13x13+ c14x14+ c15x15+ c21x21+ c22x22+ c23x23+ c24x24+ c25x25+ c31x31+ c32x32+ c33x33+ c34x34+ c35x35 Sujeito a: x11+ x21+ x31=1 x12+ x22+ x32=1 x13+ x23+ x33=1 x14+ x24+ x34=1 x15+ x25+ x35=1 d1x11+ d2x12+ d3x13+ d4x14+ d5x15 ≤ C1y1 d1x21+ d2x22+ d3x23+ d4x24+ d5x25 ≤ C2y2 d1x31+ d2x32+ d3x33+ d4x34+ d5x35 ≤ C3y3 xij e yi∈∈∈∈{0,1}
2.3 O problema de localização de facilidades (PLF)
2. Problemas clássicos de logística
Formulação:
2.3 O problema de localização de facilidades (PLF)
2. Problemas clássicos de logística
} 1 , 0 { , ,..., 1 ,..., 1 1 : min 1 1 1 1 1 ∈ = ≤ = = + =
∑
∑
∑ ∑
∑
= = = = = i i m j ij j n i ij n i m j ij ij n i i i x y n i y C x d m j x a Sujeito x c y f zExemplo
2.3 O problema de localização de facilidades (PLF)
2. Problemas clássicos de logística
-
j=1,..., 5 clientes;Para o exemplo: Min f1y1+ f2y2+ f3y3+ c11x11+ c12x12+ c13x13+ c14x14+ c15x15+ c21x21+ c22x22+ c23x23+ c24x24+ c25x25+ c31x31+ c32x32+ c33x33+ c34x34+ c35x35 Sujeito a: x11+ x21+ x31=1 x12+ x22+ x32=1 x13+ x23+ x33=1 x14+ x24+ x34=1 x15+ x25+ x35=1 d1x11+ d2x12+ d3x13+ d4x14+ d5x15 ≤ C1y1 d1x21+ d2x22+ d3x23+ d4x24+ d5x25 ≤ C2y2 d1x31+ d2x32+ d3x33+ d4x34+ d5x35 ≤ C3y3 xij e yi∈∈∈∈{0,1}
2.3 O problema de localização de facilidades (PLF)
2. Problemas clássicos de logística
Formulação:
2.3 O problema de localização de facilidades (PLF)
2. Problemas clássicos de logística
} 1 , 0 { , ,..., 1 ,..., 1 1 : min 1 1 1 1 1 ∈ = ≤ = = + =
∑
∑
∑ ∑
∑
= = = = = ij i i i m j ij j n i ij n i m j ij ij n i i i x y n i y C x d m j x a Sujeito x c y f zExemplo
2.3 O problema de localização de facilidades (PLF)
2. Problemas clássicos de logística
-
j=1,..., 5 clientes;Para o exemplo: Min f1y1+ f2y2+ f3y3+ c11x11+ c12x12+ c13x13+ c14x14+ c15x15+ c21x21+ c22x22+ c23x23+ c24x24+ c25x25+ c31x31+ c32x32+ c33x33+ c34x34+ c35x35 Sujeito a: x11+ x21+ x31=1 x12+ x22+ x32=1 x13+ x23+ x33=1 x14+ x24+ x34=1 x15+ x25+ x35=1 d1x11+ d2x12+ d3x13+ d4x14+ d5x15 ≤ C1y1 d1x21+ d2x22+ d3x23+ d4x24+ d5x25 ≤ C2y2 d1x31+ d2x32+ d3x33+ d4x34+ d5x35 ≤ C3y3 xij e yi∈∈∈∈{0,1}
2.3 O problema de localização de facilidades (PLF)
2. Problemas clássicos de logística
Formulação:
2.3 O problema de localização de facilidades (PLF)
2. Problemas clássicos de logística
} 1 , 0 { , ,..., 1 ,..., 1 1 : min 1 1 1 1 1 ∈ = ≤ = = + =