Um modelo híbrido simulação-otimização para análise de capacidade de um sistema de transporte ferroviário de granéis agrícolas em ciclo fechado

Ano: 2012 | Volume: 6 | Número: 2

Autores: Pedro Veiga de Camargo, Claudio Barbieri da Cunha

Palavras-chave: simulação-otimização, transporte ferroviário, granéis agrícolas, heurísticas.

Resumo Português:

Neste artigo é proposto um modelo híbrido simulação-otimização para a análise de políticas operacionais para o transporte
ferroviário de grãos em um sistema fechado que possibilitem aumentar a sua capacidade global. O núcleo do modelo proposto é
um sistema de simulação discreta por eventos desenvolvido em linguagem “Visual Basic for Applications” (VBA), o qual
possibilita analisar regras mais flexíveis para decisões quanto ao tratamento de filas. Mais especificamente, dez decisões
relacionadas às operações ferroviárias (alocação de ativos ferroviários e gestão de filas) são substituídas por regras de
priorização que buscam refletir as decisões tomadas na prática. É também proposta uma heurística baseada no algoritmo de
Hooke & Jeeves para determinar o melhor subconjunto de regras de priorização. O modelo foi aplicado a um problema real que
corresponde ao sistema de transportes de grãos constituído pela Ferrovia Centro-Atlântica, Estrada de Ferro Vitória a Minas e
pelo o Porto de Tubarão. Os resultados demonstram que essas regras de priorização proporcionam maior capacidade global do
sistema quando comparadas as decisões mais simples próprias de um modelo de simulação discreta por eventos.

Resumo Inglês:

In this article we propose a hybrid simulation-optimization model to analyze alternative operational policies for the rail
transport of grains in a closed loop system aiming to increase its overall capacity. The core of the proposed model is a discrete
event simulation system developed in “Visual Basic for Applications” (VBA) that allows more flexible rules to be analyzed for the
main decisions regarding queues. In our model ten different decisions related to rail operations (mainly rail asset allocation and
queue management) are replaced by prioritization rules that aim to more closely reflect how decisions are made in practice. We
also propose an optimization approach based on Hooke & Jeeves algorithm in order to determine the best subset of
prioritization rules. Our model was applied to a real-world problem related to a grain transportation system composed of Centro-
Atlântica and Vitória a Minas Railways and the Port of Tubarão. The results show that these prioritization rules can effectively
yield to increased overall system capacity when compared to simpler decisions allowed by a discrete event simulation model.