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The lot sizing problem with setup crossover is an extension of the standard big bucket capacitated lot sizing problem (CLSP). The general idea is that the first setup operation of each planning period can already start in the previous period, if not all the capacity is used in that previous period. This provides more flexibility in the planning and increases the possibility of finding feasible and better solutions compared to the standard assumption. Two different formulations have been presented in the literature to model a setup crossover. Since these formulations have not been compared directly to each other, we present a computational study to determine which is the best formulation. Furthermore, we explore ideas indicating that in one of the formulations from the literature it is not necessary to impose binary conditions on the crossover variables and we propose symmetry breaking constraints for both formulations from the literature. Finally, we quantify the value of this type of flexibility in a computational experiment and analyze which factors influence this value.

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We consider the capacitated lot sizing problem with multiple items, setup time and unrelated parallel machines. The aim of the article is to develop a Lagrangian heuristic to obtain good solutions to this problem and good lower bounds to certify the quality of solutions. Based on a strong reformulation of the problem as a shortest path problem, the Lagrangian relaxation is applied to the demand constraints (flow constraint) and the relaxed problem is decomposed per period and per machine. The subgradient optimization method is used to update the Lagrangian multipliers. A primal heuristic, based on transfers of production, is designed to generate feasible solutions (upper bounds). Computational results using data from the literature are presented and show that our method is efficient, produces lower bounds of good quality and competitive upper bounds, when compared with the bounds produced by another method from the literature and by high-performance MIP software.

Recebido em 23 de fevereiro de 2019 / Aceito em 14 de abril de 2020 RESUMO. Este artigo trata do problema de dimensionamento de lotes com máquinas paralelas flexíveis, que consiste basicamente em determinar a quantidade de itens a serem produzidos, em cada uma das máquinas, em um horizonte de tempo finito, satisfazendo uma demanda pré-estabelecida. Este problema tem origem econômica e envolve custos de produção, estoque e preparação de máquinas. No problema padrão, cada item pode ser produzido em qualquer uma das máquinas, ou seja, tem-se a flexibilidade total de máquinas. No entanto, nem sempreé viável ter flexibilidade total das máquinas, devido aos altos custos relacionados. Portanto, pode ser de grande importância implementar apenas uma flexibilidade limitada das máquinas. A consideração ou não da flexibilidade de uma máquina para produzir um produto específico torna-se uma variável de decisão e há um custo de investimento associado a estas decisões. Uma formulação matemática para esse problema foi proposta na literatura e os resultados computacionais obtidos por meio de um pacote de otimização combinatória mostraram que resolvê-la pode ser uma tarefa difícil, especialmente para instâncias com muitos itens. Sendo assim, neste trabalho foram propostas três heurísticas para o problema, com intuito de buscar boas soluções em baixos tempos computacionais. Experimentos foram realizados para comparar as heurísticas com a resolução do modelo via pacote de otimização. Pôde-se observar que conforme o número de itens e de máquinas foram aumentando, as soluções com melhor qualidade foram obtidas por apenas uma das heurísticas. Em termos de tempos computacionais, todas as heurísticas obtiveram em média tempos inferiores aos do CPLEX. Palavras-chave: problema de dimensionamento de lotes, flexibilidade de máquinas, heurísticas. 1 INTRODUÇÃO Empresas vêm considerando a possibilidade de investir em um planejamento que trata da produção, aquisição de recursos e matérias-primas. O objetivoé manter a qualidade e baixar os