Este trabalho apresenta um estudo sobre problemas de dimensionamento de lotes monoestágios, que consistem em determinar as quantidades de itens a serem produzidos em diferentes períodos de tempo, de modo a minimizar a soma dos custos de produção, preparação e estoque. A quantidade produzida em cada período deve ser capaz de atender as demandas dos itens, sem exceder a capacidade de máquina. Para retratar o consumo de recursos, são incluídos tempos de preparação e produção. Inicialmente, são apresentados alguns métodos básicos para resolução de modelos simplificados e, em seguida, apresenta-se dois métodos para resolução de importantes modelos da literatura de problemas monoestágios. O primeiro, foi desenvolvido por Trigeiro et ai. (1989) e consiste num método heurístico baseado em relaxação Lagrangiana, no método de otimização do subgradiente e em uma heurística de factibilização. O segundo método, desenvolvido por Diaby et aL (1992a), é um método exato, baseado num procedimento de enumeração implícita, onde os limitantes inferiores são gerados por relaxação Lagrangiana tendo como opção a utilização do método de otimização do subgradiente. O primeiro método foi implementado assim como uma versão modificada. Finalmente, são apresentados alguns experimentos computacionais comparando as duas versões.

This work presents a study of the single product lot sizing problems. These problems consists of determining the quantities to be produced in different periods of time, minimizing the sum of costs of production, setup and inventory. The quantity to be produced in each period should be sufficient to attend the demands of items, without exceeding the capacity of the machine. To model the aspects of consumption of resources, setup and production times are included in the model. Initially, some basic methods for resolution of simplified models are presented, followed by two other methods for resolution of important models in the literature of single product problems. The first one, developed by Trigeiro et aL (1989), consists of a heuristic method based on Lagrangean relaxation, subgradient optimization and a feasibility heuristic. The second one, developed by Diaby et aL (1992a), is an branch and bound method, using lower bounds generated by Lagrangean relaxation, and the subgradient optimization method as an option. The first method was implemented together with a modified version. Finally, it is presented some computational experiments comparing both versions.