Como um adepto do conceito de originação dependente, acredito na contribuição de todos os eventos do universo para a formação deste trabalho. Naturalmente, algumas pessoas me remetem a inuências bastante diretas e gostaria de destacá-las. Em particular, agradeço às pessoas mais importantes para mim: meus pais. Agradeço ao meu orientador, Flávio, que é para mim uma grande inspiração, não só prossional, mas também pessoal.Agradeço ao meu amigo e coorientador Thiago, que me introduziu ao tema desta tese.Agradeço a todos os meus coautores, em particular, ao Manuel Iori e ao José Valério de Carvalho, que contribuíram de uma forma imensa para minha formação como pesquisador.Agradeço a todos que me deram algum suporte ou passaram pela minha vida ao longo dos anos. Finalmente, agradeço à FAPESP, pelo apoio nanceiro (processo 2017/11831-1).
ResumoEsta tese foca em otimização combinatória, um dos grandes campos em otimização. Esse campo consiste de problemas de decisão, nos quais é dado um conjunto discreto potencialmente enorme de soluções possíveis e deve-se encontrar uma única solução que otimize uma dada função objetivo. Esses problemas têm um grande número de aplicações no mundo real, principalmente em logística industrial e em cadeia de suprimentos.Primeiro, estudamos formulações de uxo em redes que podem ser aplicadas a problemas gerais de otimização combinatória. Apresentamos um survey discutindo as fundamentações teóricas e as principais aplicações bem-sucedidas dos chamados modelos de uxo em arcos pseudo-polinomiais. Em seguida, propomos novos métodos exatos para resolver tais modelos, envolvendo geração de colunas, regras de branching especializadas e estratégias de xação de variáveis. Aplicamos os métodos de solução propostos a problemas bem estudados da literatura de corte, empacotamento e escalonamento, incluindo, por exemplo, os clássicos bin packing problem e cutting stock problem. Nossos experimentos computacionais mostram a ecácia dos métodos propostos, resolvendo na otimalidade um grande número de instâncias benchmark em aberto, de vários problemas.A segunda parte desta tese dá atenção especial à área de corte e empacotamento bidimensional, que está entre as áreas mais estudadas em otimização combinatória. Apresentamos uma revisão das referências mais relevantes que surgiram nas últimas duas décadas e propomos uma biblioteca online para organizar sistematicamente os materiais mais relevantes sobre tais problemas. Essas contribuições podem facilitar pesquisas futuras na área ativa de corte e empacotamento bidimensional.Nossa última contribuição diz respeito a um problema do mundo real surgido de uma empresa italiana de produção de carne. O problema é composto por um grande conjunto de decisões complexas, envolvendo a alocação diária de mão de obra e o escalonamento de pedidos na empresa. Para resolver esse problema, propomos uma heurística construtiva de três fases, implementada em um framework multi-start. Nosso algoritmo supera em média as decisões tomadas pela estratégia anterior da empresa.