Simulação computacional para otimização de filas em processos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Botassoli, Guilherme Tonini
Data de Publicação: 2015
Outros Autores: Alberti, Rafael Alvise, Furtado, João Carlos
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Revista GEINTEC: Gestão. Inovação e Tecnologias
Texto Completo: http://www.revistageintec.net/index.php/revista/article/view/400
Resumo: A utilização de técnicas de otimização em simulação impactam fortemente em diferentes áreas e por isso, acabam por se tornar ferramentas fundamentais na engenharia de processos. Assim, foi desenvolvido um algoritmo para otimização em simulação computacional, em linguagem C a partir do programa Code::Blocks, utilizando-se de conceitos provenientes do Método Enxame de Partículas (MEP) e Algoritmos Genéticos (AG). Partindo inicialmente de um algoritmo base com matriz de números aleatórios, buscou-se a configuração que minimizasse tempos de espera em filas frente aos processos, ou seja, um resultado Gbest. O desenvolvimento deste algoritmo e seus resultados contemplam a possibilidade de estudos e aplicações futuras em modelos reais de processos, com resultados analisados e verificados integralmente no contexto das organizações.
id AESPI-1_b12d343c754f667fb4650e27de12b0ed
oai_identifier_str oai:ojs.pkp.sfu.ca:article/400
network_acronym_str AESPI-1
network_name_str Revista GEINTEC: Gestão. Inovação e Tecnologias
spelling Simulação computacional para otimização de filas em processosA utilização de técnicas de otimização em simulação impactam fortemente em diferentes áreas e por isso, acabam por se tornar ferramentas fundamentais na engenharia de processos. Assim, foi desenvolvido um algoritmo para otimização em simulação computacional, em linguagem C a partir do programa Code::Blocks, utilizando-se de conceitos provenientes do Método Enxame de Partículas (MEP) e Algoritmos Genéticos (AG). Partindo inicialmente de um algoritmo base com matriz de números aleatórios, buscou-se a configuração que minimizasse tempos de espera em filas frente aos processos, ou seja, um resultado Gbest. O desenvolvimento deste algoritmo e seus resultados contemplam a possibilidade de estudos e aplicações futuras em modelos reais de processos, com resultados analisados e verificados integralmente no contexto das organizações. API - Associação Acadêmica de Propriedade IntelectualCAPES, FAPERGSBotassoli, Guilherme ToniniAlberti, Rafael AlviseFurtado, João Carlos2015-06-09info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionAvaliado por paresapplication/pdfhttp://www.revistageintec.net/index.php/revista/article/view/40010.7198/geintec.v5i2.400Revista GEINTEC - Gestão, Inovação e Tecnologias; v. 5, n. 2 (2015); 2121-21352237-0722reponame:Revista GEINTEC: Gestão. Inovação e Tecnologiasinstname:Ensino Superior do Piauí (AESPI)instacron:AESPIporhttp://www.revistageintec.net/index.php/revista/article/view/400/563info:eu-repo/semantics/openAccess2019-10-06T00:03:25Zoai:ojs.pkp.sfu.ca:article/400Revistahttp://www.revistageintec.net/index.php/revista/oai2237-07222237-0722opendoar:null2020-06-25 22:42:52.811Revista GEINTEC: Gestão. Inovação e Tecnologias - Ensino Superior do Piauí (AESPI)true
dc.title.none.fl_str_mv Simulação computacional para otimização de filas em processos
title Simulação computacional para otimização de filas em processos
spellingShingle Simulação computacional para otimização de filas em processos
Botassoli, Guilherme Tonini
title_short Simulação computacional para otimização de filas em processos
title_full Simulação computacional para otimização de filas em processos
title_fullStr Simulação computacional para otimização de filas em processos
title_full_unstemmed Simulação computacional para otimização de filas em processos
title_sort Simulação computacional para otimização de filas em processos
author Botassoli, Guilherme Tonini
author_facet Botassoli, Guilherme Tonini
Alberti, Rafael Alvise
Furtado, João Carlos
author_role author
author2 Alberti, Rafael Alvise
Furtado, João Carlos
author2_role author
author
dc.contributor.none.fl_str_mv CAPES, FAPERGS
dc.contributor.author.fl_str_mv Botassoli, Guilherme Tonini
Alberti, Rafael Alvise
Furtado, João Carlos
dc.subject.none.fl_str_mv
dc.description.none.fl_txt_mv A utilização de técnicas de otimização em simulação impactam fortemente em diferentes áreas e por isso, acabam por se tornar ferramentas fundamentais na engenharia de processos. Assim, foi desenvolvido um algoritmo para otimização em simulação computacional, em linguagem C a partir do programa Code::Blocks, utilizando-se de conceitos provenientes do Método Enxame de Partículas (MEP) e Algoritmos Genéticos (AG). Partindo inicialmente de um algoritmo base com matriz de números aleatórios, buscou-se a configuração que minimizasse tempos de espera em filas frente aos processos, ou seja, um resultado Gbest. O desenvolvimento deste algoritmo e seus resultados contemplam a possibilidade de estudos e aplicações futuras em modelos reais de processos, com resultados analisados e verificados integralmente no contexto das organizações.
description A utilização de técnicas de otimização em simulação impactam fortemente em diferentes áreas e por isso, acabam por se tornar ferramentas fundamentais na engenharia de processos. Assim, foi desenvolvido um algoritmo para otimização em simulação computacional, em linguagem C a partir do programa Code::Blocks, utilizando-se de conceitos provenientes do Método Enxame de Partículas (MEP) e Algoritmos Genéticos (AG). Partindo inicialmente de um algoritmo base com matriz de números aleatórios, buscou-se a configuração que minimizasse tempos de espera em filas frente aos processos, ou seja, um resultado Gbest. O desenvolvimento deste algoritmo e seus resultados contemplam a possibilidade de estudos e aplicações futuras em modelos reais de processos, com resultados analisados e verificados integralmente no contexto das organizações.
publishDate 2015
dc.date.none.fl_str_mv 2015-06-09
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Avaliado por pares
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://www.revistageintec.net/index.php/revista/article/view/400
10.7198/geintec.v5i2.400
url http://www.revistageintec.net/index.php/revista/article/view/400
identifier_str_mv 10.7198/geintec.v5i2.400
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv http://www.revistageintec.net/index.php/revista/article/view/400/563
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv API - Associação Acadêmica de Propriedade Intelectual
publisher.none.fl_str_mv API - Associação Acadêmica de Propriedade Intelectual
dc.source.none.fl_str_mv Revista GEINTEC - Gestão, Inovação e Tecnologias; v. 5, n. 2 (2015); 2121-2135
2237-0722
reponame:Revista GEINTEC: Gestão. Inovação e Tecnologias
instname:Ensino Superior do Piauí (AESPI)
instacron:AESPI
reponame_str Revista GEINTEC: Gestão. Inovação e Tecnologias
collection Revista GEINTEC: Gestão. Inovação e Tecnologias
instname_str Ensino Superior do Piauí (AESPI)
instacron_str AESPI
institution AESPI
repository.name.fl_str_mv Revista GEINTEC: Gestão. Inovação e Tecnologias - Ensino Superior do Piauí (AESPI)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1674121144551079936

Registros relacionados