Em todos os empreendimentos minerários, os custos de transporte têm impacto no lucro líquido da empresa e, por causa disso, merecem estudos econômicos prévios. Assim, nas fases de aquisição ou substituição de frotas de transporte, torna-se de fundamental importância a realização de estudos de viabilidade econômica para se determinar, entre as alternativas existentes no mercado, a melhor combinação possível de equipamentos de carga e transporte que atendam às demandas de produção com um menor custo. Quando existe mais de uma solução com custo de aquisição e especificações técnicas próximos, de acordo com o ponto de vista do agente decisor, é sugerido a utilização de técnicas de auxílio à tomada de decisão multicritério. No presente trabalho, são mostrados os resultados de um estudo de caso relativo à seleção de caminhões rodoviários para o transporte de minério run of mine (ROM) em uma empresa mineradora de bauxita do Estado de Minas Gerais por meio da metodologia de Auxílio Multicritério à Decisão (AMD).

In all mining projects, transportation costs influence net profit, justifying economic feasibility studies before transport fleet acquisition or replacement. These studies can provide the best loading and hauling equipment combination to meet production demands at lower costs by evaluating the alternatives available in the market. When there is more than one solution with similar costs and technical specifications, decision-making technics were considered to be used. Herein is presented the case of selecting hauling trucks used to transport run of mine (ROM) ore at a bauxite mining company, located in the State of Minas Gerais, Brazil, using the Multi-Criteria Decision Aid methodology (MCDA).

Este trabalho tem seu foco no problema de sequenciamento em uma máquina com penalidades por antecipação e atraso da produção. São considerados tempos de preparação da máquina dependentes da sequência de produção, bem como a existência de janelas de entrega distintas. Para resolução do problema, desenvolveu-se um algoritmo heurístico de 3 fases, nomeado GTSPR. A primeira fase baseada em GRASP é descida em vizinhança variável para a geração da solução inicial, a segunda fase baseada em busca tabu para refinamento da solução, e por fim a reconexão por caminhos como estratégia de pós-otimização, na terceira fase. Para cada sequência gerada pela heurística é utilizado um algoritmo de tempo polinomial para determinar a data ótima de início de processamento de cada tarefa. Os resultados computacionais mostraram que o algoritmo GTSPR supera outros algoritmos da literatura, tanto com relação à qualidade da solução final quanto em relação à variabilidade dessas soluções.

This paper deals with the single-machine scheduling problem with earliness and tardiness penalties. Sequence dependent setup times and distinct due windows are considered. In order to solve this problem, a three-phase heuristic approach, the so-called GTSPR, was developed. The first phase is based on GRASP and Variable Neighborhood Descent to generate an initial solution; the second phase is based on Tabu Search for solution refining, finally, Path Relinking is used as a mechanism of post-optimization. For each job sequence generated by the heuristic, an optimal timing algorithm is used to determine the completion time for each job in the job sequence. Computational experiments carried out show that GTSPR outperforms the previous algorithms found in the related literature, regarding the quality of the final solution and the average gap.

Esse trabalho trata do planejamento operacional de lavra em minas a céu aberto com alocação dinâmica de caminhões. Esse problema consiste em determinar o número de viagens que cada caminhão deve fazer a cada frente de lavra, bem como decidir em quais frentes de lavra alocar as carregadeiras, de sorte a atender as metas de produção e qualidade requeridas para o minério a ser produzido, fazendo o melhor aproveitamento da frota de veículos disponível. Dada sua complexidade combinatória, o problema é resolvido por meio de um algoritmo heurístico baseado na metaeurística Iterated Local Search. O algoritmo proposto é testado usando-se dados reais e seus resultados são comparados com aqueles encontrados pelo otimizador LINGO aplicado a um modelo de programação matemática.

This work addresses open-pit mining operational planning with dynamic truck allocation. The problem involves determining the number of trips that each mining truck would do to each mining face, as well as deciding to which face the shovels are to be allocated, in order to meet the production and quality targets, and to achieve the best utilization of the available fleet. Due to the combinatorial complexity of the problem, it is solved using a heuristic algorithm based on the Iterated Local Search metaheuristic. The proposed algorithm is tested using real data and the results are compared against those produced by a LINGO-based mathematical programming model.

O Problema do Caixeiro Viajante com Coleta de Prêmios (PCVCP) pode ser associado a um caixeiro que coleta um prêmio em cada cidade visitada e paga uma penalidade para cada cidade não visitada, com um custo de deslocamento entre as cidades. O problema encontra-se em minimizar o somatório dos custos da viagem e penalidades, enquanto inclui na sua rota um número suficiente de cidades que lhe permita coletar um prêmio mínimo preestabelecido. Este trabalho contribui com o desenvolvimento de metaheurísticas híbridas para o PCVCP, baseadas em GRASP e métodos de busca em vizinhança variável (VNS/VND) para solucionar aproximadamente o PCVCP. De forma a validar as soluções obtidas, propõe-se uma formulação matemática a ser resolvida por um solver comercial, objetivando encontrar a solução ótima para o problema, sendo este solver aplicado a problemas de pequeno porte. Resultados computacionais demonstram a eficiência da abordagem híbrida proposta, tanto em relação à qualidade da solução final obtida quanto em relação ao tempo de execução.

The Prize Collecting Traveling Salesman Problem (PCTSP) can be associated to a salesman who collects a prize in each city visited and pays a penalty for each city not visited, with travel costs among the cities. The objective is to minimize the sum of the travel costs and penalties, including in the tour enough number of cities that allow collecting a minimum prize. This paper contributes with the development of a hybrid metaheuristic to PCTSP, based on GRASP and search methods in variable neighborhood (VNS/VND) to solve PCTSP approximately. In order to validate the obtained solutions, we proposed a mathematical formulation to be solved by a commercial solver to find the best solution to the problem, being this solver applied to small problems. Computational results demonstrate the efficiency of the proposed method, as much in relation to the quality of the obtained final solution as in relation to the time of execution.

Esse trabalho tem seu enfoque no problema de blendagem de produtos de minério de ferro, estocados nos pátios da mina Cauê, da Companhia Vale do Rio Doce, em Itabira, Minas Gerais, para a composição de lotes. Propõe-se um modelo de programação linear por metas que visa a determinar os locais de retomada dos produtos estocados, de tal forma que a mistura atenda aos limites de especificações de qualidade e quantidade preestabelecidos pelo cliente e satisfaça as restrições operacionais dos pátios. O modelo de programação matemática desenvolvido foi implementado no modelador e otimizador LINGO 9.0, interfaceando com planilhas do EXCEL 2000, possibilitando a utilização e exportação de dados em um ambiente familiar à empresa de mineração. O sistema desenvolvido foi validado comparando-se os resultados obtidos com os produzidos manualmente pela empresa. Os resultados computacionais apresentados comprovaram que é possível prover uma melhora na composição dos lotes através do modelo proposto.

This work focuses on the problem of blending iron ore products, at the Cauê mine stockyard, of Companhia Vale do Rio Doce, in the state of Minas Gerais, for the formation of lots. It consists in elaborating a linear goal programming model that seeks to determine the areas to recapture the stored ore in such a way that the blending of products be in conformity with the quality specification required by the customer. This work is a case study of an applied nature. The mathematical programming model was developed with the support of the optimization software LINGO 9.0 in conjunction with EXCEL 2000 spreadsheets, making it possible to handle and export data in formats used by the mining company. With the purpose of validating the implemented system, the results obtained by the system were compared with real data. These results proved that is possible to improve the composition of the product lots applying the proposed model.

Esse trabalho desenvolve um modelo de programação linear por metas (goal programming) aplicado ao planejamento de produção em mineração. O objetivo é determinar o ritmo de lavra de cada frente, considerando a alocação de equipamentos de carga e transporte, de modo a fornecer à usina de beneficiamento uma alimentação adequada. Como cada frente possui características de qualidade diferentes, o ritmo de lavra deve ser realizado de forma proporcional, sendo limitado pela capacidade de produção dos equipamentos de carga e transporte disponíveis na mina. A mistura do minério proveniente de cada frente deve gerar uma alimentação que atenda as metas de qualidade e produção conforme as especificações preestabelecidas. Nesse trabalho, foi adotado o sistema de alocação estática de caminhões, por ser geralmente utilizado em minerações de pequeno e médio porte, devido à simplificação das operações e ao alto custo de implantação de um sistema de despacho eletrônico de caminhões. O modelo de programação matemática desenvolvido foi implementado no software de otimização LINGO 7.0 interfaceando com planilhas do EXCEL 2000, proporcionando, dessa forma, uma melhor interação entre o usuário e o aplicativo. O modelo foi validado usando uma instância-teste disponível na literatura, acrescida de metas de produção e qualidade.

This paper develops a goal programming model applied to mining production planning. The objective is to determine the run of each working bench, considering the allocation of load and haulage equipment, in order to supply the processing plant with an appropriate feeding. As each working bench holds different characteristics of quality, the run must be accomplished in a proportional way, being limited by the production capacity of the load and haulage equipment available in the mine. The blending of ore from each working bench should generate a feeding considering quality and production goals according to the given specifications. In this paper the truck static allocation system was adopted for being generally used by small and medium mines, due to the simplification of the operations and at the high cost of implantation of a truck dispatching system. The mathematical programming model was implemented using the optimization software LINGO 7.0 in conjunction with EXCEL 2000 spreadsheet, providing a better interaction between the user and the application. The model was validated using a test instance from the literature, added with production and quality goals.