Algoritmos estocásticos para otimização de layout de plantas de processo
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2016 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ |
Texto Completo: | http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/12059 |
Resumo: | The optimization of process plant layout is an academic and industrial interest problem, presenting complexity in formulation and solution. The papers in this area presents the problems using deterministic, stochastic and hybrid algorithms.This work objective to solve this problem using stochastic algorithms and understand the solution steps. This work investigates three algorithms to solve the Process Plant Layout Problem in a single-floor.The first algorithm is a Genetic Algorithm (GA) with a uniform discrete approach. The second algorithm contains a non-uniform discrete(NUD) approach. The third algorithm treats the problem using a continuous approach (CA). It is also proposed, bodily, a versatile approach for the objective function in order to attend any criteria.The results suggest that the algorithms are efficient in solving the problem achieving benchmarks problems. The GA is efficient achieving the optimal solutions. The NUD showed promising results, especially in computational time. The CA is efficient in generate solutions without an optimization method.Investigations in GA shows that the crossover operation works better forbidding the generation of infeasible solutions |
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The papers in this area presents the problems using deterministic, stochastic and hybrid algorithms.This work objective to solve this problem using stochastic algorithms and understand the solution steps. This work investigates three algorithms to solve the Process Plant Layout Problem in a single-floor.The first algorithm is a Genetic Algorithm (GA) with a uniform discrete approach. The second algorithm contains a non-uniform discrete(NUD) approach. The third algorithm treats the problem using a continuous approach (CA). It is also proposed, bodily, a versatile approach for the objective function in order to attend any criteria.The results suggest that the algorithms are efficient in solving the problem achieving benchmarks problems. The GA is efficient achieving the optimal solutions. The NUD showed promising results, especially in computational time. The CA is efficient in generate solutions without an optimization method.Investigations in GA shows that the crossover operation works better forbidding the generation of infeasible solutionsO layout otimizado de plantas processos é um problema de interesse acadêmico e industrial; apresentando complexidade em sua formulação e resolução. A literatura aborda o problema, sobretudo, mediante uso de algoritmos determinísticos, estocásticos ou híbridos. Objetivando propor formas de resolução do problema baseadas em algoritmos estocásticos e compreender eficiências das etapas de solução.O presente trabalho investigou três algoritmos estocásticos para resolver o problema de otimização de layout de plantas de processo em um único piso. O primeiro algoritmo trata-se de um Algoritmo Genético (AG) com abordagem discreta uniforme. O segundo é um algoritmo com abordagem discreta não-uniforme (DNU). O terceiro corresponde a um algoritmo utilizando espaço contínuo (AC). É proposta, em conjunto, uma abordagem versátil para a função objetivo do problema, de modo que quaisquer critérios sejam atendidos. Os resultados da otimização indicam que os algoritmos, na forma como implementados, mostraram-se eficientes na resolução dos problemas de otimização, atingindo melhores ótimos até então conhecidos ou valores próximos dos melhores ótimos para alguns problemas reportados na literatura. O AC mostrou-se eficiente na geração de soluções. O DNU mostrou-se promissor por não apresentar aumento significativo do tempo computacional com o aumento de porte do problema, embora etapas adicionais de aproximação dos módulos devam ser incluídas adicionalmente.Investigações das etapas do AG indicam que ter etapa de combinação com geração de indivíduos inviáveis tornam o algoritmo muito custoso, por conta dos procedimentos de conserto; assim, uma formulação proposta para impedir a geração de indivíduos inviáveis foi desenvolvida, melhorando significativamente o desempenho do algoritmoSubmitted by Boris Flegr (boris@uerj.br) on 2021-01-06T19:38:03Z No. of bitstreams: 1 Marco Thiago da Costa Santos.pdf: 1564752 bytes, checksum: 9cd62c0942e992089afbeb347b6b756b (MD5)Made available in DSpace on 2021-01-06T19:38:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Marco Thiago da Costa Santos.pdf: 1564752 bytes, checksum: 9cd62c0942e992089afbeb347b6b756b (MD5) Previous issue date: 2016-06-17application/pdfporUniversidade do Estado do Rio de JaneiroPrograma de Pós-Graduação em Engenharia QuímicaUERJBRCentro de Tecnologia e Ciências::Instituto de QuímicaProcess plant layoutstochastic optimizationgenetic algorithm (GA)Layout de plantas de processootimização estocásticaalgoritmo genético (AG)CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA::PROCESSOS INDUSTRIAIS DE ENGENHARIA QUIMICAAlgoritmos estocásticos para otimização de layout de plantas de processoStochastic algorithms for process plant layout optimizationinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJinstname:Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ)instacron:UERJORIGINALMarco Thiago da Costa Santos.pdfapplication/pdf1564752http://www.bdtd.uerj.br/bitstream/1/12059/1/Marco+Thiago+da+Costa+Santos.pdf9cd62c0942e992089afbeb347b6b756bMD511/120592024-02-27 15:36:09.846oai:www.bdtd.uerj.br:1/12059Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.bdtd.uerj.br/PUBhttps://www.bdtd.uerj.br:8443/oai/requestbdtd.suporte@uerj.bropendoar:29032024-02-27T18:36:09Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ - Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ)false |
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