Para uma empresa de navegação, manter uma frota grande de contêineres próprios poderia gerar custos desnecessários para manutenção dos estoques destes contêineres; contudo, se a frota de contêineres próprios for pequena, poderia resultar em um número grande de contêineres arrendados a curto prazo. Assim, nesta dissertação desenvolve-se um modelo de programação linear capaz de estimar a frota ótima de contêineres próprios e alugados, que envolve a dificuldade da tomada de decisão em um comércio extremamente desequilibrado. A revisão bibliográfica apresenta poucas publicações que tratam do tema proposto. O trabalho desenvolvido por Imai e Rivera (2001) é examinado por ser mais semelhante ao tema proposto para esta dissertação. Por tratarem do dimensionamento de frota de contêineres para dois portos e não admitirem aleatoriedades nos tempos de movimentação terrestre de contêineres outros procedimentos foram examinados. Para tentar solucionar o problema de dimensionamento de frota de contêineres próprios para a empresa de navegação dois métodos são analisados: modelo de simulação probabilística e modelo de programação linear. O modelo de simulação é desenvolvido para um problema pequeno. Conforme a ampliação deste modelo e o aumento do número de variáveis, o modelo de simulação passou a ser difícil de ser controlado, pois a mudança dos valores destas variáveis se tornaria muito difícil. O modelo de programação linear é desenvolvido com base nas características e definições adotadas para o modelo de simulação. Este modelo matemático incorpora as aleatoriedades existentes nos processos terrestres, de acordo com as hipóteses adotadas. Este modelo permite auxiliar o planejador a tomar decisões estratégicas, com relação ao tamanho da frota de contêineres necessários para atender a demanda de transporte ao longo do horizonte de planejamento, e operacionais, por apresentar o fluxo de transporte de contêineres vazios entre portos, bem como a quantidade de contêineres alugados, se necessários, para realizar as operações emergenciais associadas a picos de demanda ao longo do período de planejamento. Para testar a consistência do modelo, cenários hipotéticos foram gerados. Por meio dos resultados obtidos para estes cenários, mostra-se a relação do custo dos contêineres alugados e do custo do transporte de contêineres próprios vazios sobre o tamanho da frota de contêineres próprios.

For a carrier, provide a large fleet of owned containers could generate unnecessary costs for maintenance of their inventories; however, if the fleet of owned containers is small, it might result in a large number of short-term leased containers. Thus, it is developed a linear programming model capable to determine the optimal fleet size of owned and leased containers that involves the difficulty of decision-making in an extremely unbalanced trade. The literature survey presents few publications that deal with the considered subject. The work developed for Imai and Rivera (2001) is examined by being more similar to the subject considered in this project. For dealing with the container fleet sizing for two ports and not admitting stochastic travel times inland of containers other procedures are examined. To solve the problem of own container fleet sizing for the carriers two methods are analyzed: probabilistic simulation model and linear programming model. The simulation model is developed for a small problem. As the growing of this model and the increase of the number of variables, the simulation model becomes difficult to control, because the change of the values of these variables would become very hard. The linear programming model is developed on the basis of the characteristics and definitions adopted for the simulation model. This mathematical model incorporates the existing stochastic inland times, in accordance with the adopted hypotheses. This model allows to assist the planner to make strategical decisions, with regard to the size of the fleet of containers necessary to attempt the demand of transport throughout the planning horizon, and operational, for presenting the flow of empty cont ainers between ports, as well as the amount of leased containers, if necessary, to carry through the special operations associated the peaks of demand throughout the period of planning. To test the consistency of the model, hypothetical scenes had been generated. By the results gotten for these scenes, it is showed the relation of the cost of leases containers and the cost of the transport of empty owned containers above the owned container fleet size.