Desafios na aplicação de Particle Swarm Optimization em um problema de planejamento de produção de uma olaria

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Pinotti, Carolina de Almeida Santos
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPR
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1884/52836
Resumo: Orientadora: Profª. Drª. Neida Maria Patias Volpi
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spelling Universidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em EngenhariaVolpi, Neida Maria Patias, 1953-Pinotti, Carolina de Almeida Santos2024-05-13T16:50:53Z2024-05-13T16:50:53Z2017https://hdl.handle.net/1884/52836Orientadora: Profª. Drª. Neida Maria Patias VolpiDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em Engenharia. Defesa: Curitiba, 03/03/2017Inclui referências : p. 75-76Resumo: O presente trabalho tem como objetivo principal verificar a aplicabilidade de uma math-heurística em um problema de Planejamento de Produção de uma indústria de tijolos. Foi escolhida a metaheurística Particle Swarm Optimization (PSO) para a aplicação no problema. Depois de realizada uma revisão bibliográfica acerca do assunto percebeu-se que são encontrados poucos trabalhos que aplicam um PSO discreto em um problema de planejamento de produção, o que motivou o trabalho. A math-heurística será aqui a combinação do PSO com a metodologia exata Branch-and-Bound. A combinação deve-se ao fato de que a aplicação proposta é feita com um PSO discreto, ou seja, a matriz possui somente entradas inteiras. O uso do PSO discreto fez com que fosse proposta a utilização de uma metodologia exata para que a função objetivo do problema fosse encontrada, sendo que esta depende da distribuição das quantidades a serem produzidas e esses valores, por sua vez, são encontrados com base na matriz discreta que está sendo movimentada pelo PSO. O problema proposto possui preservação da preparação, capacidade (tempo limite de produção) e demanda a ser atendida. A preservação da preparação é o que dificulta a resolução do problema por heurísticas (como o Greedy-Mod) e também faz com que se encontrem muitas infactibilidades. Os desafios encontrados na aplicação dessa proposta não foram poucos. Merece uma maior discussão a codificação e representação das soluções, tratamento de infactibilidades nas soluções iniciais e na movimentação da nuvem. Estes problemas geraram alto custo computacional. Sugere-se uma tentativa de mudança na forma de aplicação (para a utilização de um PSO contínuo), de forma que as infactibilidades sejam reduzidas e o tempo computacional melhorado.Abstract: The present work has as main objective to verify the applicability of a math-heuristic in the Production Planning of a brick industry. The Particle Swarm Optimization (PSO) metaheuristic was chosen for the application in the problem. After a bibliographical review about the subject, it was noticed that not too many works were found that apply a discrete PSO in a problem of production planning, one of the reasons that motivated this work. The math-heuristic will be the combination of the metaheuristic PSO with the Branch-and-Bound exact methodology (performed by an optimizer). The combination is due to the fact that the proposed application is made with a discrete PSO, that is, the matrix to be moved has only discrete inputs. The use of discrete PSO has meant that the use of an exact methodology is proposed so that the objective function of the problem is found, which depends on the distribution of the quantities to be produced and these values, in turn, are found based on the discrete matrix that is being moved by the PSO. The proposed problem has preservation of the preparation, capacity (time limit of production) and demand to be met. Preservation of the preparation is what makes it difficult to solve the problem by heuristics (such as Greedy-Mod) and also causes many infeasibilities. Deserves a further discussion the codification and representation of solutions, treatment of infeasibilities in the initial solutions and in the movement of the swarm. These problems generated a high computational cost. An attempt is made to change the manner of application (for the use of a continuous PSO), so that the infeasibilities are reduced and the computational time improved.104 p. : il. algumas color., tabs.application/pdfDisponível em formato digitalAnálise numéricaPlanejamento da produçãoModelos matemáticosDesafios na aplicação de Particle Swarm Optimization em um problema de planejamento de produção de uma olariainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALR - D - CAROLINA DE ALMEIDA SANTOS PINOTTI.pdfapplication/pdf3871918https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/52836/1/R%20-%20D%20-%20CAROLINA%20DE%20ALMEIDA%20SANTOS%20PINOTTI.pdf276e5a6644fe1b75efbaf5851cafc58dMD51open access1884/528362024-05-13 13:50:53.484open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/52836Repositório de PublicaçõesPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestopendoar:3082024-05-13T16:50:53Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
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