The joint order batching and picking routing problem : algorithms and new formulation
Administrar grandes depósitos e armazéns de forma eficiente não é uma tarefa fácil. A quantia de variáveis e processos envolvidos desde o momento em que o consumidor realiza a compra de um único produto, até o seu recebimento, é bastante considerável. Dentro deste contexto, existem dois principais p...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2022 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:www.lume.ufrgs.br:10183/248315 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10183/248315 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Metaheuristicas Algoritmos Modelo matemático Armazéns Genetic algorithm Order batching problem Order picking problem Warehouses |
| Sumario: | Administrar grandes depósitos e armazéns de forma eficiente não é uma tarefa fácil. A quantia de variáveis e processos envolvidos desde o momento em que o consumidor realiza a compra de um único produto, até o seu recebimento, é bastante considerável. Dentro deste contexto, existem dois principais problemas envolvendo processos em armazéns: o problema de coleta de pedidos (OPP) e o problema de loteamento de pedidos (OBP). O OPP tem por objetivo minimizar a distância viajada por um funcionário enquanto ele faz a coleta de uma lista de produtos (pedidos). O OBP busca agrupar pedidos em lotes, que possuem um determinado limite de capacidade, de forma que a soma das distâncias via jadas durante a coleta dos produtos de todos os lotes seja minimizada. Quando estes dois problemas são abordados de forma conjunta, a estratégia é conhecida como problema de loteamento e coleta simultânea de pedidos (JOBPRP). Este trabalho propõe uma nova formulação matemática para o JOBPRP e apresenta novas soluções algorítmicas para tal problema: uma heurística baseada em dois níveis de programação dinâmica e um algo ritmo genético de agrupamento com controle de transmissão de genes. Para avaliar nossas propostas, executamos experimentos computacionais com conjuntos de dados fornecidos pela literatura. O modelo matemático foi utilizado em um software solucionador de pro gramas inteiros-mistos (Gurobi), onde se realizaram testes com pequenas instâncias para aferir a qualidade das soluções da nossa abordagem metaheurística. Nossos resultados computacionais evidenciaram alta estabilidade para todas as instâncias testadas e meno res valores objetivo que os reportados previamente na literatura, mantendo um tempo de execução razoável. |
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