Transporte em Tempo Mínimo Prof. Fernando Augusto Silva Marins Departamento de Produção Faculdade de Engenharia – Campus de Guaratinguetá UNESP www.feg.unesp.br/~fmarins [email protected] Pesquisa Operacional Aplicada à Produção - UNESP / Campus de Guaratinguetá 1 Introdução • Modelo do transporte a tempo mínimo se propõe a atender as demandas de diferentes mercados no menor tempo possível. • Exemplos: produtos perecíveis devem ser transportados, ou quando suprimentos militares devem ser enviados às frentes de combate durante uma emergência. • Admite-se a existência de m fábricas com capacidade de produção , , a 2 , , a m ,que devem abastecer n depósitos com demandas a1 m n b1 , b 2 ,, b n tais que: . a i b j i 1 j1 t ij • Seja o tempo gasto com o transporte do produto da fábrica i para o depósito j, independentemente da quantidade transportada. Pesquisa Operacional Aplicada à Produção - UNESP / Campus de Guaratinguetá 2 Introdução • Transportes das fábricas para os depósitos podem ser feitos simultaneamente, e todas as fábricas produzem um único produto. • Para um plano de transporte: a entrega que for a mais demorada determinará o tempo requerido para se completar este plano de transporte. • Deseja-se completar todas as entregas no menor tempo possível. • T= tempo requerido para completar todas as entregas de um determinado plano de transporte T M axt ij para todo par (i, j), x ij > 0, Sendo x ij = quantidade a ser transportada da fábrica i ao depósito j. Pesquisa Operacional Aplicada à Produção - UNESP / Campus de Guaratinguetá 3 Transporte em Tempo Mínimo • Objetivo: encontrar x ij que satisfaçam as restrições de oferta e demanda e minimizem o tempo de entrega t. • Algoritmo usa o mesmo tipo de quadro de resolução aplicado no “Stepping stone method”. • Observações sobre as etapas de aplicação do algoritmo: • Para achar uma solução básica viável inicial: usar um método análogo ao da regra do menor custo, aplicado aos tempos de entrega. • Com um procedimento análogo ao do “Stepping Stone Method” podem ser encontradas soluções básicas viáveis melhores, se existirem. • A regra para selecionar a variável não-básica, que se tornará variável básica na próxima solução básica viável, sofre modificações. 4 Pesquisa Operacional Aplicada à Produção - UNESP / Campus de Guaratinguetá Algoritmo • Passo i: achar solução básica viável inicial com m+n-1 variáveis básicas pela “regra do menor tempo de entrega”. ir ao Passo ii. • Passo ii: calcular o tempo de entrega , T M axt ij , xij 0 associado a solução básica viável atual. ir ao Passo iii. • Passo iii: eliminar todas as variáveis não-básicas onde tij > T. (basta bloquear estes trajetos). ir ao Passo iv. • Passo iv: Colocar o valor - para a variável básica com tij = T. Construir um ciclo de compensação com as variáveis básicas e uma das variáveis não-básicas que não tenha sido eliminada no Passo iii: Colocar + ou - nas células que compõem o ciclo. Pesquisa Operacional Aplicada à Produção - UNESP / Campus de Guaratinguetá 5 Algoritmo • Colocar + na célula não-básica escolhida pois ela deverá receber unidades do produto das variáveis básicas “doadoras” associadas ao valor do ciclo. • Se nenhum ciclo puder ser encontrado solução básica viável atual é ótima (FIM). Caso contrário ir para o Passo v. • Passo v: aumentar mantendo as variáveis básicas do ciclo 0. Sairá da solução básica atual a variável básica que se anular primeiro e temse uma nova solução básica viável. Voltar ao Passo ii. Pesquisa Operacional Aplicada à Produção - UNESP / Campus de Guaratinguetá 6 Exemplo • Achar o plano de entrega do problema de transporte a tempo mínimo, com a1 = 3, a2 = 7, a3 = 5, b1 = 4, b2 = 3, b3 = 4 e b4 = 4. Os tempos de transporte são: D D D D 1 2 3 4 O1 2 2 2 1 O2 10 8 5 4 O3 7 6 6 8 • Resolução: Pesquisa Operacional Aplicada à Produção - UNESP / Campus de Guaratinguetá 7 Exemplo T Maxt14 ,t 21,t 23 ,t 24 ,t 31, t 32 t 21 10 • As células não básicas têm t ij 10 assim nenhuma será eliminada. • A variável básica x21 tem o maior tempo de entrega colocar - nesta célula e achar um ciclo: O2D1 O2 D2 (não básica), O3 D1 e O3 D2 • No ciclo: maior = 2, a variável não-básica O2D2 entra, saindo a variável básica x21. A nova solução básica viável está no quadro 2: Quadro 2 Pesquisa Operacional Aplicada à Produção - UNESP / Campus de Guaratinguetá 8 Exemplo • O tempo de entrega T=8 da variável x22. As variáveis não básicas x21 e x34 serão eliminadas pois tem t ij 8 • Novo ciclo x 22 , x 24 , x14 e x12(Não básica). O maior valor para é 2 e a nova solução básica está no quadro 3. Quadro 3 Pesquisa Operacional Aplicada à Produção - UNESP / Campus de Guaratinguetá 9 Exemplo • Tempo de entrega T=7, da variável básica x31. • Novo ciclo x 31 , x 32 , x12 e x11 (não básica) .O maior valor para é 2, o que implica que x12 sai para a entrada de x11 na nova solução básica. A variável básica com o maior tempo de entrega x31 permaneceu • Nesta solução atual (quadro 4) T = 7. • Quadro 4 Pesquisa Operacional Aplicada à Produção - UNESP / Campus de Guaratinguetá 10 Exemplo • Tempo de entrega T=7, da variável básica x31. • Novo ciclo: x31 , x11 , x14 , x24 , x23 e x33 (Não básica) • Maior valor para é 1 x14 será substituída por x 33 (quadro 5). Quadro 5 Pesquisa Operacional Aplicada à Produção - UNESP / Campus de Guaratinguetá 11 Exemplo • Tempo de entrega T=7, correspondente a variável básica x31. • Não há ciclo a partir de x31. • O quadro 5 representa, portanto uma solução ótima. Quadro 5 Pesquisa Operacional Aplicada à Produção - UNESP / Campus de Guaratinguetá 12 Exemplo • • • • • • • • Plano de entrega ótimo: Enviar 3 unidades de o1 para d1, Enviar 3 unidades de o2 para d3, Enviar 4 unidades de o2 para d4, Enviar 1 unidades de o3 para d1, Enviar 3 unidades de o3 para d2, Enviar 1 unidades de o3 para d3, Menor tempo possível: 7. Pesquisa Operacional Aplicada à Produção - UNESP / Campus de Guaratinguetá 13