ABSTRACT Air traffic management has become increasingly complex due to the increasing use of air transport. One of the main management bottlenecks is planning the efficient use of runways for takeoff and landing. This paper aims to investigate the Aircraft Landing Problem, which seeks to minimize earliness and tardiness in aircraft landing time, assigning them to a runway to land and sequencing them. A new mathematical formulation based on Job Shop was proposed for the problem, comparing it with four mathematical formulations in the literature; three directly comparable and another containing a particularity that does not allow a direct comparison with the other formulations. Computational tests were performed on 49 instances of the literature using the Gurobi Optimizer optimization package. These mathematical formulations commonly used for the ALP present difficulties in finding the optimal solution when the number of aircraft to land is large, i.e., more than 50 aircraft. Therefore, we proposed a matheuristic to solve instances with a greater number of aircraft than the Gurobi Optimizer cannot solve optimally. This matheuristic first finds an initial solution using relax-and-fix (RF) and then fix-and-optimize (FO) improves the found solution. Comparisons were also made using the first feasible solution obtained by Gurobi and then was improved with FO. Among the matheuristic variations, the one that obtained the best result was the combination of RF with FO and this also showed efficiency in relation to the work in the literature that uses FO.

ABSTRACT This paper addresses a lot sizing problem in a Brazilian chemical industry where a product can be produced by more than one process, which can use different parallel machines and may even consume a wide range of raw materials. Moreover, most of the products are liquids and the inventories must be kept in a restricted number of storage tanks with a limited capacity. Hence, these two issues are barely addressed in the literature on lot sizing. The classical multi-level capacitated lot sizing problem was extended to address them and a mixed integer programming (MIP) formulation was developed to determine how many batches should be produced and in which tank products should be stored to meet the demands and minimize production costs. The results of computational experiments show that the commercial solver found poor quality solutions or could not find feasible solutions within one hour. Thus, we applied relaxand-fix and fix-and-optimize MIP based heuristics and we observed that these heuristics were able to obtain feasible solutions for more instances in shorter computational times and find better solutions than those obtained by the commercial solver to solve the proposed model.

Resumo Neste estudo, considera-se um problema de dimensionamento e programação de lotes de produção de bebidas não alcoólicas à base de frutas. O problema é caracterizado por horizonte de planejamento com múltiplos períodos, processo de produção com máquinas distintas, restrições de capacidades de produção e tempos de preparação das máquinas independentes da sequência de produção, além de condições especiais de preparações, como limpezas obrigatórias das máquinas dentro de limitações de tempo de produção. Para tratar o problema, propõe-se uma abordagem de solução baseada em modelos de programação matemática e uso de softwares de otimização. Os modelos são modificações de modelos de programação linear inteira mista conhecidos na literatura de dimensionamento e programação de lotes de produção. Porém, ao invés de considerar múltiplas máquinas em paralelo, os modelos propostos exploram outras possíveis configurações de máquinas para representar apropriadamente os processos de produção envolvidos na produção de bebidas à base de frutas. A abordagem proposta é validada por meio de um estudo realizado em uma fábrica de sucos e néctares de frutas no interior do Estado de São Paulo, em que as soluções obtidas pelos modelos foram testadas e analisadas em situações realistas da empresa. Os resultados mostram que a abordagem tem bom potencial de aplicação prática.

Abstract This study considers a production lot-sizing and scheduling problem of non-alcoholic fruit juice beverages. The problem is characterized by a multi-period planning horizon, a production process with different machines, capacity constraints and setup times independent from the production sequence, as well as special conditions regarding required machines clean-in-place (CIP) within production time periods. To deal with this problem, we propose a solution approach based on mathematical programming and using optimization software. The models are modifications of mixed integer programming models known in the lot sizing and scheduling literature. However, instead of considering multiple parallel machines, the proposed models explore other possible configurations of machines to properly represent the production processes involved in producing fruit beverages. The proposed approach is validated by a study carried out in a fruit juice company located in the interior of Sao Paulo State, Brazil, in which the solutions obtained by the models were tested and analyzed in real situations at the company. The results show that the approach is potentially good for practical applications.

Resumo O problema abordado neste trabalho consiste na redução dos custos de energia elétrica necessária para o funcionamento de bombas hidráulicas, que são utilizadas para captar água de poços artesianos ou estações de tratamento de água para abastecer reservatórios distribuídos por bairros de uma cidade. A população é então atendida por força gravitacional. Como o custo da energia elétrica varia ao longo do dia, é necessário um planejamento do funcionamento das bombas. O problema consiste em decidir quando as bombas devem permanecer ligadas e quando deve haver transferência de água entre os reservatórios para que a demanda de cada reservatório seja atendida, minimizando os custos com energia elétrica. Este problema é modelado como um problema de programação linear inteira, e uma solução heurística é proposta. Experimentos computacionais mostram a eficiência da heurística e como a abordagem pode ser utilizada para analisar o impacto de alterações na infraestrutura do sistema de abastecimento.

Abstract The problem considered in this paper consists of the reduction of electrical energy costs necessary for the operation of hydraulic pumps, which are used to collect water from artesian wells or from a Water Treatment Station to fill water tanks located in many districts of a city. The water is then supplied by gravitational force. Because the cost of electrical energy varies throughout the day, a pump running schedule is necessary. The problem consists of determining when the pumps must be on and when there must be water transfer among tanks to ensure that the demand of each water tank be supplied, thereby minimizing the costs of electrical energy. This problem was modeled as an integer linear optimization problem, and a heuristic solution to the problem is proposed. Computational experiments show the efficiency of the heuristic and highlight how the approach can be used to analyze the impact of changes in the infrastructure of the water supply system.

Neste trabalho estuda-se um problema de dimensionamento de lotes e distribuição que envolve além de custos de estoques, produção e preparação, custos de transportes para o armazém da empresa. Os custos logísticos estão associados aos contêineres necessários para empacotar os produtos produzidos. A empresa negocia um contrato de longo prazo onde um custo fixo por período é associado ao transporte dos itens, em contrapartida um limite de contêineres é disponibilizado com custo mais baixo que o custo padrão. Caso ocorra um aumento ocasional de demanda, novos contêineres podem ser utilizados, no entanto, seu custo é mais elevado. Um modelo matemático foi proposto na literatura e resolvido utilizando uma heurística Lagrangiana. No presente trabalho a resolução do problema por uma heurística Lagrangiana/surrogate é avaliada. Além disso, é considerada uma extensão do modelo da literatura adicionando restrições de capacidade e permitindo atraso no atendimento a demanda. Testes computacionais mostraram que a heurística Lagrangiana/surrogate é competitiva especialmente quando se têm restrições de capacidade apertada.

The aim of this work was to study a distribution and lot-sizing problem that considers costs with transportation to a company warehouse as well as, inventory, production and setup costs. The logistic costs are associated with necessary containers to pack produced items. The company negotiates a long-term contract in which a fixed cost per period is associated with the transportation of the items. On the other hand, a limited number of containers are available with a lower cost than the average cost. If an occasional demand increase occurs, other containers can be utilized; however, their costs are higher. A mathematical model was proposed in the literature and solved using the Lagrangian heuristic. Here, the use of the Lagrangian/surrogate heuristic to solve the problem is evaluated. Moreover, an extension of the literature model is considered adding capacity constraints and allowing backlogging. Computational tests show that Lagrangian/surrogate heuristics are competitive, especially when the capacity constraints are tight.

O problema estudado neste trabalho visa minimizar o custo de energia elétrica necessário para a operação de bombas hidráulicas, que captam água de poços artesianos para os reservatórios distribuídos em bairros da cidade, de onde a população é atendida. Como o custo da energia elétrica varia ao longo do dia, se faz necessário um planejamento da operação das bombas e armazenamento de água no sistema. Um modelo de otimização linear inteira é proposto para o problema, considerando um custo de partida das bombas. Desconsiderando esse custo, as variáveis binárias do modelo são eliminadas e um segundo modelo de otimização linear é também analisado. Algumas instâncias geradas aleatoriamente são resolvidas e suas soluções analisadas, demonstrando que os modelos propostos oferecem suporte gerencial consistente para seu uso no problema real.

The aim of the problem studied in this paper is to minimize the electrical energy cost necessary to manage water distribution networks. We consider water distribution systems that are designed to deliver water from pump stations suitably distributed in a city, to the final water consumers. Since the cost of the electrical energy varies during the day, it is necessary to plan the operation of the pumps and water inventory in the system. An integer linear optimization model is proposed for the problem, when considering a fixed cost for the starting of the pumps. On the other hand, when we do not consider this cost, the binary variables are eliminated and the problem can be formulated as a linear optimization model. Some randomly generated instances are solved and corresponding solutions evaluated. The examples show that the proposed models offer consistent managerial support for their use in the real problem.