[en] EXACT AND HEURISTIC METHODS FOR THE FOREST HARVEST PLANNING PROBLEM

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: GABRIEL DURAES GUTH
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] PROBLEMA DE ROTEAMENTO DE VEICULOS; [pt] CADEIA DE SUPRIMENTOS DE PAPEL E CELULOSE; [pt] METAHEURISTICA GRASP; [pt] PO NA INDUSTRIA; [pt] PROBLEMA DE PLANEJAMENTO DA COLHEITA FLORESTAL; [en] VEHICLE ROUTING PROBLEM; [en] PULP AND PAPER SUPPLY CHAIN; [en] GRASP METAHEURISTIC; [en] OR IN INDUSTRY; [en] FORET HARVEST PLANNING PROBLEM
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=68679&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=68679&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.68679

[pt] O Brasil é um dos principais produtores e exportadores de celulose e papel no mundo, beneficiando-se de condições climáticas e de solo favoráveis, além de investimentos substanciais em pesquisa. Um desafio significativo nesse setor é o Problema de Planejamento de Colheita Florestal (PPCF), semelhante a um derivado do Problema de Roteamento de Veículos (VRP), com uma frota heterogênea, demanda periódica e ganho de volume de madeira. Este estudo aborda o PPCF utilizando um modelo matemático de Programação Linear Inteira Mista (MILP) e a metaheurística Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) em cenários simulados e reais para otimizar o sequenciamento dos times de colheita entre as unidades produtivas. O objetivo é reduzir os custos operacionais e aumentar o crescimento do volume ao longo de um horizonte de planejamento de 12 meses, considerando também as restrições de janelas de tempo. Um total de 12 instâncias foram testadas para avaliar o desempenho do GRASP, sendo que a metaheurística superou o resultado do modelo MILP em nove casos. Além disso, três instâncias refletem cenários reais de uma grande empresa brasileira de celulose e papel. Quando comparado aos resultados da equipe de planejamento da empresa, o GRASP alcançou uma redução de até 61,9 por cento nos custos totais. Além disso, o GRASP fornece planos de colheita detalhados em um curto tempo de execução, reduzindo a carga de trabalho da equipe de planejamento e aumentando a flexibilidade na tomada de decisões.