Gestão de projectos: alocação adaptativa de recursos em redes de actividades multimodais

Abstract

Nas últimas décadas a gestão de projectos tem-se revelado um instrumento poderoso que permite às organizações enfrentar novos desafios, como a competitividade dos mercados globais e a consequente necessidade da diminuição das margens de lucro. Com o aumento do tamanho e da complexidade dos projectos, o seu planeamento e controlo tornou-se uma das mais importantes tarefas de gestão. No processo de planeamento do projecto, os gestores têm de lidar com a incerteza e necessitam manipular a alocação dos seus recursos adaptativamente, por forma a alcançar os seus objectivos. Contudo, tratamentos do bem conhecido problema de alocação de recursos a projectos têm sido determiní­sticos e estáticos, e tratam na sua maioria actividades unimodais. Nesta tese é apresentada uma abordagem à alocação de recursos sob condições estocásticas, para redes de actividades multimodais. A optimização é feita utilizando programação dinâmica, que demonstrou ser, como se esperava, exigente em termos computacionais. Neste sentido foram analisados esquemas de aproximação que não se afastam significativamente do óptimo, mas são mais modestos em termos computacionais. É também estudada a aplicação de uma técnica de optimização global baseada numa modificação do algoritmo "Electromagnético" de Birbil e Fang [BirbilFang00].

In the last decades, project mariagement has revealed it self a powerful tool, which allows organizations to face new challenges, like the competitivity of global markets and the consequent necessity of decreasing profit margins. With the increase of the project size and complexity, planning and control has become one of the most important management tasks. In practice, project managers inputs cope with uncertainty, and must manipulate the allocation of their resources adaptively in order to achieve their ultimate objectives. Yet, treatments of the well-known 'resource constrained project scheduling problem' have been deterministic and static, and have addressed most unimodal activities. We present an approach to resource allocation under stochastic conditions for multimodal activity networks. Optimization is via dynamic programming, which proves to be demanding computationally, as expected. We investigate approximation schemes that do not detract significantly from optimality, but are modest in their computational requirements. We also investigate the application of a global optimization technique based on a modification of the "Electromagnetic" algorithm of Birbil and Fang [BirbilFang00].