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Ferramenta computacional baseada em heurísticas para otimização do mix de afretamento de embarcações de apoio marítimo
dc.contributor.advisor | Chiwiacowsky, Leonardo Dagnino | |
dc.contributor.author | Passos, Iago dos | |
dc.contributor.other | Oliveira, Alexandre César Muniz de | |
dc.contributor.other | Souza, Marcelo Oliveira de | |
dc.contributor.other | Mesquita, Alexandre | |
dc.contributor.other | Vidor, Gabriel | |
dc.date.accessioned | 2023-09-19T17:39:18Z | |
dc.date.available | 2023-09-19T17:39:18Z | |
dc.date.issued | 2023-09-16 | |
dc.date.submitted | 2023-07-11 | |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ucs.br/11338/12715 | |
dc.description | Empresas que atuam no setor do petróleo, realizando atividades de exploração e produção em ambiente marítimo, apresentam a necessidade de manutenção de suas frotas de embarcações dedicadas ao suprimento de unidades marítimas de exploração de petróleo e gás natural. Devido a essa demanda, é necessário estabelecer o dimensionamento adequado da frota de embarcações de apoio marítimo, bem como a definição da política ótima de afretamento destas embarcações. Desta forma, este trabalho propõe o desenvolvimento de uma ferramenta de otimização para auxiliar na identificação da política ótima de afretamento de embarcações marítimas, utilizando técnicas computacionais baseadas nas heurísticas de Busca Local, Simulated Annealing e Algoritmo Genético, com o objetivo de manter o pleno atendimento às unidades marítimas a um custo mínimo. Para atingir esse objetivo, um modelo conceitual de otimização é proposto, elencando as principais variáveis a serem consideradas para a construção do modelo computacional. A definição do modelo computacional apresenta uma abordagem para codificação da solução do mix de afretamento, assim como a definição das heurísticas de busca e da função objetivo. Por fim, a ferramenta computacional é proposta, com a definição da arquitetura computacional utilizada, além da especificação dos parâmetros necessários ao seu funcionamento. Durante a fase de experimentos, foi realizada uma etapa de sintonia dos principais parâmetros utilizados pela ferramenta computacional, visando ao aperfeiçoamento das soluções geradas durante a etapa de otimização. Após a etapa de sintonia dos parâmetros, a elaboração dos cenários de otimização é apresentada, sendo esses cenários definidos a partir das modalidades de contratação disponíveis para uso no processo de otimização. Para cada novo cenário de otimização, novas modalidades de contratação são consideradas, com o objetivo de analisar o comportamento das heurísticas à medida em que eleva-se a complexidade do problema para a definição do mix de contratação. Após a análise das soluções, destaca-se a performance atingida pelas heurísticas Busca Local e Simulated Annealing. À medida em que novas modalidades e vigências de contrato são adicionadas aos cenários de otimização, aumentando a complexidade da resolução do mix de afretamento, o Simulated Annealing se mostrou mais eficaz nos experimentos realizados, atingindo melhores composições de afretamento, além de fornecer as soluções em um menor tempo computacional em relação às demais heurísticas disponíveis na ferramenta computacional. [resumo fornecido pelo autor] | pt_BR |
dc.description.abstract | Companies operating in the oil sector, carrying out exploration and production activities in a maritime environment, present the need to maintain their fleets of vessels dedicated to supplying offshore oil and natural gas exploration units. Due to this demand, it is necessary to establish the appropriate size of the fleet of maritime support vessels, as well as the definition of the optimal chartering policy for these vessels. Therefore, this master thesis proposes the development of an optimization tool to assist in identifying the optimal chartering policy for maritime vessels, using computational techniques based on heuristics methods such as Local Search, Simulated Annealing and Genetic Algorithm, with the aim of maintain full service to maritime units at a minimum cost. To achieve this objective, a conceptual optimization model is proposed, listing the main variables to be considered for the construction of the computational model. The definition of the computational model presents an approach for the solution encoding, as well as the definition of the search heuristics and the objective function. Finally, the computational tool is proposed, with the definition of the computational architecture, in addition to the specification of the parameters necessary for its operation. During the experiment phase, a tuning step of the main parameters used by the computational tool was carried out, aiming to improve the solutions generated during the optimization process. After the tuning step of parameters, the elaboration of optimization scenarios is presented, with these scenarios being defined based on the contract modalities available for use in the optimization process. For each new optimization scenario, new contract modalities are considered, with the aim of analyzing the performance of the heuristics as the complexity of the problem for defining the contracting mix increases. After analyzing the solutions, the performance achieved by the Local Search and Simulated Annealing heuristics stands out. As new contract modalities and durations are added to the optimization scenarios, increasing the complexity of resolving the charter mix, Simulated Annealing proved to be more effective in the experiments carried out, achieving better compositions of charter, in addition to providing solutions in less computational time compared to other heuristics available in the computational tool. [resumo fornecido pelo autor] | en |
dc.description.sponsorship | Petróleo Brasileiro S.A., PETROBRÁS | pt_BR |
dc.language.iso | en | pt_BR |
dc.language.iso | pt | pt_BR |
dc.subject | Computação - Modelos | pt_BR |
dc.subject | Sistemas de controle digital | pt_BR |
dc.subject | Contratos de afretamento | pt_BR |
dc.subject | Métodos de simulação | pt_BR |
dc.subject | Algoritmos genético | pt_BR |
dc.subject | Computer science - Models | en |
dc.subject | Digital control systems | en |
dc.subject | Charter-parties | en |
dc.subject | Simulation methods | en |
dc.subject | Genetic algorithms | en |
dc.title | Ferramenta computacional baseada em heurísticas para otimização do mix de afretamento de embarcações de apoio marítimo | pt_BR |
dc.type | Dissertação | pt_BR |
mtd2-br.advisor.instituation | Universidade de Caxias do Sul | pt_BR |
mtd2-br.advisor.lattes | http://lattes.cnpq.br/5465715632987688 | pt_BR |
mtd2-br.author.lattes | Passos, Iago dos | pt_BR |
mtd2-br.program.name | Mestrado Profissional em Engenharia de Produção | pt_BR |
mtd2-br.campus | Campus Universitário da Região dos Vinhedos | pt_BR |