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Computational methods and parallel strategies in dynamic decision making
| dc.contributor.advisor | Hendrix, Eligius María Theodorus | |
| dc.contributor.advisor | Ortega, Gloria L. | |
| dc.contributor.author | Gutiérrez-Alcoba, Alejandro | |
| dc.contributor.other | Arquitectura de Computadores | en_US |
| dc.date.accessioned | 2018-10-17T11:00:03Z | |
| dc.date.available | 2018-10-17T11:00:03Z | |
| dc.date.created | 2018 | |
| dc.date.issued | 2018 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10630/16640 | |
| dc.description | Cada uno de estos objetivos han sido tratados en un capítulo independiente de esta tesis. En el segundo capítulo, un modelo de programación estocástica es presentado para un problema práctico de planificación de producción de un producto perecedero en un horizonte de tiempo finito. Una política estática es estudiada para el modelo. Tal política ha demostrado ser óptima asumiendo una estrategia de incertidumbre estática, que es considerada para instancias con un tiempo de espera largo. El tercer capítulo trata el uso de computación paralela para los algoritmos desarrollados en el capítulo previo. Dos implementaciones fueron desarrolladas para plataformas heterogéneas: una versión multi-GPU usando CUDA y una versión multinúcleo usando Pthreads y MPI. Para la primera implementación la simulación de Monte Carlo (la tarea más costosa) es paralelizada. La versión multinúcleo mostró una buena escalabilidad, una vez tratada la carga no balanceada entre los procesadores. El cuarto capítulo trata la efectividad de heurísticas para un problemas de tamaño de lote de productos perecederos similar. La clásica heurística de Silver es extendida para productos perecederos y se presentan variantes del procedimiento: una analítica y una basada en simulación. Los resultados de la heurística son comparados con las soluciones óptimas dadas por un modelo SDP generado para el problema, mostrando que los costes de las heurísticas son se presentan, de media, un 5% sobre el coste óptimo para la estrategia basada en simulación y un 6% para la aproximación analítica. En el quinto capítulo, se presenta un modelo MILP para seleccionar la flota de embarcaciones óptima para el mantenimiento de un parque eólico marino. El modelo se presenta como un problema de dos niveles, seleccionando la flota optima en el primer nivel y optimizando la programación de las operaciones, usando dicha flota, en el segundo. Dado que el modelo es determinístico, como otros en la literatura que aspiran a resolver problemas con un horizonte temporal largo usando periodos cortos, el sexto capítulo trata la cuestión de cómo la anticipación de los eventos estocásticos como los fallos en las turbinas o las condiciones meteorológicas afectan la decisión de la flota de embarcaciones óptima. Este capítulo presenta una heurística que ilustra este efecto. | en_US |
| dc.description.abstract | Esta tesis analiza aplicaciones de toma de decisiones dinámica para un conjunto de problemas. Pueden diferenciarse dos líneas principales. La primera trata problemas de gestión de la cadena de suministro para productos perecederos, mientras que la segunda estudia el diseño de flotas de embarcaciones para realizar labores de mantenimiento en parques eólicos marinos. Los modelos de inventario para productos perecederos estudiados en esta tesis consideran un único producto, única localización de suministro y una planificación de producción sobre un horizonte de tiempo finito. El problema de toma de decisiones para programar las operaciones de mantenimiento en parques eólicos marinos es tratado como un problema de cadena de suministro: la instalación requiere programar operaciones de mantenimiento y atender los fallos en turbinas durante el horizonte planificado. Una flota de embarcaciones tiene que ser seleccionada para realizar estas operaciones. Para este conjunto de problemas, las decisiones no son solo dinámicas, sino que además se realizan bajo incertidumbre. Los principales objetivos de esta tesis son los siguientes: (1) estudiar que políticas de pedido son las más apropiadas para los problemas de tamaño de lote? ¿En qué casos una política de pedido da una solución óptima?; (2) analizar el efecto del uso de computación paralela para mejorar el rendimiento de los algoritmos derivados para diseñar políticas para problemas de tamaño de lote de productos perecederos; (3) explorar como de efectivas pueden ser las heurísticas para problemas de toma de decisiones dinámica sobre tamaño de lote de productos perecederos; (4) elaborar un modelo MILP para seleccionar una flota de embarcaciones para realizar las operaciones de mantenimiento en parques eólicos marinos; y (5), diseñar una heurística para programar las operaciones de mantenimiento en parques eólicos marinos considerando fallos en turbinas e incertidumbre meteorológica. | en_US |
| dc.language.iso | eng | en_US |
| dc.publisher | UMA Editorial | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.subject | Informática - Tesis doctorales | en_US |
| dc.subject.other | Programación dinámica | en_US |
| dc.subject.other | programación entera | en_US |
| dc.subject.other | Control de inventarios | en_US |
| dc.subject.other | Heurística | en_US |
| dc.title | Computational methods and parallel strategies in dynamic decision making | en_US |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis | en_US |
| dc.centro | E.T.S.I. Informática | en_US |