Programação

  • Aula 01 (15/09)

    Roteiro da Aula:

    1) Introdução e objetivos da disciplina. 

    2) Introdução à programação linear, programação linear inteira, e programação linear inteira-mista. 

    3) Introdução ao software Gurobi de otimização.

    Próximas Atividades (22/09):

    1) Leitura de 1 artigo [01.1] ou [01.2] & preparação do resumo. Entrega por email (andbergs@usp.br)

    2) Instalação do software Gurobi. Download em www.gurobi.com

  • Aula 02 (22/09)

    Roteiro da Aula:

    1) Discussão dos artigos lidos.

    2) Modelagem matemática: i) Problema do Caixeiro Viajante; ii) Problema de Roteirização de Veículos.

    Próximas Atividades (29/09):

    1) Leitura dos artigos [02] e [03] & preparação dos resumos. Entrega por e-mail (andbergs@usp.br).

  • Aula 03 (29/09)

    Roteiro da Aula:

    1) Discussão dos artigos lidos.

    2) Implementação computacional: i) Problema do Caixeiro Viajante; ii) Fase de Designação da Heurística de Fisher & Jaikumar.

    Link para a pasta com a implementação parcial:

    https://www.dropbox.com/sh/7z0bna71foinqlt/AAD6SNCTamaTDLB_BDP_pAGfa?dl=0

    Próximas Atividades:

    1) Leitura dos papers [05] ou [06] & preparação do resumo. Entrega por e-mail (andbergs@usp.br).

    2) Integrar a saída da fase de designação de Fisher & Jaikumar, com o modelo matemático do TSP, visando gerar as rotas ótimas da fase de designação.

  • Aula 04 (06/10)

    Roteiro da Aula:

    1) Discussão dos artigos lidos.

    2) Dúvidas sobre implementação computacional do método de Fisher & Jaikumar.

    3) Introdução ao método de decomposição de Dantzig-Wolfe.

    Próximas Atividades:

    1) Preparação do seminário.

       Augusto e Leandro: [04.1] Dekker R, Bloemhof J and Mallidis I (2012). Operations Research for green logistics–An overview of aspects, issues, contributions and challenges. European Journal of Operational Research 219(3): 671–679.

       Márcio e Otavio:  [04.2] Kontovas CA (2014). The green ship routing and scheduling problem - a conceptual approach. Transportation Research Part D 31: 61–69.

       Fabio e Fabio: [04.3] Norlund EK and Gribkovskaia I (2013). Reducing emissions through speed optimization in supply vessel operations. Transportation Research Part D 23: 105-113.

       Renan e Luiz: [04.4] Fagerholt K, Laporte G and Norstad I (2010). Reducing fuel emissions by optimizing speed on shipping routes. Journal of the Operational Research Society 61: 523-529.

    2) Leitura do capítulo 12 & entrega do exercício 1 (ambos para o dia 20/10).

  • Aula 05 (13/10)

    Roteiro da Aula:

    1) Seminários

    1. [04.1] Dekker R, Bloemhof J and Mallidis I (2012). Operations Research for green logistics–An overview of aspects, issues, contributions and challenges. European Journal of Operational Research 219(3): 671–679.

    2. [04.2] Kontovas CA (2014). The green ship routing and scheduling problem - a conceptual approach. Transportation Research Part D 31: 61–69.

    3. [04.3] Norlund EK and Gribkovskaia I (2013). Reducing emissions through speed optimization in supply vessel operations. Transportation Research Part D 23: 105-113.

    4. [04.4] Fagerholt K, Laporte G and Norstad I (2010). Reducing fuel emissions by optimizing speed on shipping routes. Journal of the Operational Research Society 61: 523-529.

    2) Discussão (dúvidas) do Capítulo 12 (Large Scale Systems)

    • Aula 06 (20/10)

      Roteiro da Aula:

      1) Método de decomposição de Dantzig-Wolfe (continuação) - discussão Capítulo 12

      2) Discussão do projeto (máquinas paralelas com penalização por atraso ponderado)

      Próximas Atividades:

      1) Estudo do artigo Time indexed formulations for machine scheduling problems: column generation

      2) Implementação do modelo matemático do artigo

      Dados para o Problema de Teste:

      n = 20 tarefas
      m = 3  máquinas
      T = 45 horizonte de planejamento
      função objetivo = minimização do atraso ponderado total

      Dados (j = tarefa; p = duração; d = data de entrega; w = penalidade por dia de atraso)
      j p d w
      1 8 17 10
      2 5 4 15
      3 4 13 6
      4 6 14 17
      5 7 20 4
      6 5 26 6
      7 7 9 3
      8 4 8 12
      9 8 10 4
      10 5 19 7
      11 6 25 5
      12 4 21 5
      13 3 5 1
      14 6 7 9
      15 4 27 14
      16 9 36 8
      17 4 14 3
      18 7 19 6
      19 5 12 9
      20 6 30 7

    • Tópico atual

      Aula 07 (27/10)

      Roteiro da Aula:

      1) Repassar o entendimento do problema de máquinas paralelas.

      2) Discutir a reformulação para divisão entre Problema Mestre e Subproblema.

      3) Discutir como implementar e resolver o subproblema.

      4) Discutir a propriedade de integralidade.

      Próximas Atividades:

      1) Resolver o subproblema.

      2) Integrar o subproblema com o PMR, para que o vetor pi seja devidamente repassado.

      3) Estudar como adicionar dinamicamente novas variáveis ao Gurobi.

      4) Iniciar a integração, com a adição das novas colunas ao PMR.

      5) Resolver a lista com os exercícios 2 a 4.


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