Simulação computacional para otimização de filas em processos
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2015 |
Outros Autores: | , |
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. |
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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 |
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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. |
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