Algoritmos genéticos aplicados ao problema geral de dimensionamento de lotes e programação de produção
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2009 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFLA |
Texto Completo: | http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5214 |
Resumo: | The present paper proposes algorithm genetics (AGs) to solve the General Lot sizing and Scheduling Problem (GLSP) with and without parallel machines, and with penalties for demand shortcoming. A mathematical model is presented for this GLSP case and set of instances are generated using parameters found in the literature. These instances are solved using a mathematical modeling computational package whose solutions will be benchmarks to evaluate the GAs performance. These metaheuristics are also compared with other heuristics and with a exact method.. The results report the better performance found by the AGs in complex instances for the GLSP with parallel machines. |
id |
UFLA_92445b05dd399e49e9c25dd9b111fc87 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:localhost:1/5214 |
network_acronym_str |
UFLA |
network_name_str |
Repositório Institucional da UFLA |
repository_id_str |
|
spelling |
Algoritmos genéticos aplicados ao problema geral de dimensionamento de lotes e programação de produçãoProgramação da produçãoDimensionamento de lotesAlgoritmo genéticoSchedulingLot sizingGenetic algorithmThe present paper proposes algorithm genetics (AGs) to solve the General Lot sizing and Scheduling Problem (GLSP) with and without parallel machines, and with penalties for demand shortcoming. A mathematical model is presented for this GLSP case and set of instances are generated using parameters found in the literature. These instances are solved using a mathematical modeling computational package whose solutions will be benchmarks to evaluate the GAs performance. These metaheuristics are also compared with other heuristics and with a exact method.. The results report the better performance found by the AGs in complex instances for the GLSP with parallel machines.O presente trabalho propõe algoritmos genéticos (AGs) para solucionar o Problema Geral de Dimensionamento de Lotes e Programação da Produção (PGDLPP) com e sem máquinas paralelas, e com penalização para demandas não atendidas. Um modelo matemático é apresentado para este caso do PGDLPP e conjuntos de instancias são gerados, baseados em parâmetros utilizados na literatura. Essas instancias são solucionadas usando uma ferramenta de modelagem matemática cujas soluções servem para avaliação do desempenho dos algoritmos genéticos. As metaheurísticas também são comparadas a outras heurísticas e a um método exato. Os resultados revelam o melhor desempenho obtido pelos algoritmos genéticos nas instancias mais complexas envolvendo o PGLDPP com máquinas paralelas.Toledo, Cláudio Fabiano MottaPereira, Marluce RodriguesLacerda, Wilian SoaresSimeone, Fernando2015-03-17T14:01:22Z2015-03-17T14:01:22Z2015-03-172009-06-15info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfSIMEONE, F. Algoritmos genéticos aplicados ao problema geral de dimensionamento de lotes e programação de produção. 2009. 86 p. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2009.http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5214info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLA2018-10-08T19:46:35Zoai:localhost:1/5214Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufla.br/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2018-10-08T19:46:35Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Algoritmos genéticos aplicados ao problema geral de dimensionamento de lotes e programação de produção |
title |
Algoritmos genéticos aplicados ao problema geral de dimensionamento de lotes e programação de produção |
spellingShingle |
Algoritmos genéticos aplicados ao problema geral de dimensionamento de lotes e programação de produção Simeone, Fernando Programação da produção Dimensionamento de lotes Algoritmo genético Scheduling Lot sizing Genetic algorithm |
title_short |
Algoritmos genéticos aplicados ao problema geral de dimensionamento de lotes e programação de produção |
title_full |
Algoritmos genéticos aplicados ao problema geral de dimensionamento de lotes e programação de produção |
title_fullStr |
Algoritmos genéticos aplicados ao problema geral de dimensionamento de lotes e programação de produção |
title_full_unstemmed |
Algoritmos genéticos aplicados ao problema geral de dimensionamento de lotes e programação de produção |
title_sort |
Algoritmos genéticos aplicados ao problema geral de dimensionamento de lotes e programação de produção |
author |
Simeone, Fernando |
author_facet |
Simeone, Fernando |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Toledo, Cláudio Fabiano Motta Pereira, Marluce Rodrigues Lacerda, Wilian Soares |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Simeone, Fernando |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Programação da produção Dimensionamento de lotes Algoritmo genético Scheduling Lot sizing Genetic algorithm |
topic |
Programação da produção Dimensionamento de lotes Algoritmo genético Scheduling Lot sizing Genetic algorithm |
description |
The present paper proposes algorithm genetics (AGs) to solve the General Lot sizing and Scheduling Problem (GLSP) with and without parallel machines, and with penalties for demand shortcoming. A mathematical model is presented for this GLSP case and set of instances are generated using parameters found in the literature. These instances are solved using a mathematical modeling computational package whose solutions will be benchmarks to evaluate the GAs performance. These metaheuristics are also compared with other heuristics and with a exact method.. The results report the better performance found by the AGs in complex instances for the GLSP with parallel machines. |
publishDate |
2009 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2009-06-15 2015-03-17T14:01:22Z 2015-03-17T14:01:22Z 2015-03-17 |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
format |
bachelorThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
SIMEONE, F. Algoritmos genéticos aplicados ao problema geral de dimensionamento de lotes e programação de produção. 2009. 86 p. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2009. http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5214 |
identifier_str_mv |
SIMEONE, F. Algoritmos genéticos aplicados ao problema geral de dimensionamento de lotes e programação de produção. 2009. 86 p. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2009. |
url |
http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5214 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
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.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UFLA instname:Universidade Federal de Lavras (UFLA) instacron:UFLA |
instname_str |
Universidade Federal de Lavras (UFLA) |
instacron_str |
UFLA |
institution |
UFLA |
reponame_str |
Repositório Institucional da UFLA |
collection |
Repositório Institucional da UFLA |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA) |
repository.mail.fl_str_mv |
nivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.br |
_version_ |
1815439065935249408 |