Modelo de otimização do custo de manutenção via algoritmo genético aplicado em uma linha de produção de elastômero

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: DINIZ, Helder Henrique Lima
Data de Publicação: 2007
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
dARK ID: ark:/64986/0013000007pwm
Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/5657
Resumo: Este trabalho desenvolve um modelo para otimização do custo de manutenção baseado na integração entre diagrama de Blocos e algoritmos de computação evolucionária, mais especificamente algoritmos genéticos. Os diagramas de blocos são comumente utilizados na avaliação de confiabilidade de sistemas. No caso dos algoritmos genéticos, a teoria se baseia inicialmente na geração de uma população formada por um conjunto aleatório de indivíduos que podem ser vistos como possíveis soluções para um problema. Durante o processo evolutivo, esta população é avaliada e para cada indivíduo é dado um índice, refletindo sua habilidade de adaptação a um determinado ambiente. Uma porcentagem dos mais adaptados é mantida, enquanto os outros são descartados. Os indivíduos selecionados sofrem modificações em suas características fundamentais através de mutações e cruzamentos genéticos, gerando descendentes para a próxima geração. A integração entre esses dois modelos tem o objetivo de determinar qual a política de manutenção preventiva (intervalos entre manutenções) que otimiza os custos de manutenção. Em outras palavras, deseja-se otimizar os custo das atividades de manutenção, sujeito às restrições internas ou externas ao processo, utilizando para isso algoritmos genéticos. O Modelo será aplicado em dois sistemas: em um sistema piloto com fins de visualização dos resultados que o modelo fornece e em uma linha de produção de secagem de Elastômero
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Durante o processo evolutivo, esta população é avaliada e para cada indivíduo é dado um índice, refletindo sua habilidade de adaptação a um determinado ambiente. Uma porcentagem dos mais adaptados é mantida, enquanto os outros são descartados. Os indivíduos selecionados sofrem modificações em suas características fundamentais através de mutações e cruzamentos genéticos, gerando descendentes para a próxima geração. A integração entre esses dois modelos tem o objetivo de determinar qual a política de manutenção preventiva (intervalos entre manutenções) que otimiza os custos de manutenção. Em outras palavras, deseja-se otimizar os custo das atividades de manutenção, sujeito às restrições internas ou externas ao processo, utilizando para isso algoritmos genéticos. 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