Uso de algoritmos genéticos para definição de mix de produção em simulador de plano de negócios
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2015 |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Gestão & Produção |
Texto Completo: | http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0104-530X2015000300624 |
Resumo: | ResumoAlgoritmos Genéticos (AG) constituem-se numa técnica heurística de busca de soluções que pode ser aplicada em uma variedade de problemas na área de gestão da manufatura e estoques. Este artigo detalha a aplicação de um AG implementado em um simulador de plano de negócios, cujo objetivo é a determinação aproximada do mixde produção envolvendo mais de um produto, considerando ainda os preços estimados no mercado e restrições via gargalos de produção. O simulador contém os dados referentes à estrutura de matéria-prima e ao fluxo de produção, permitindo o cálculo de forma dinâmica do resultado operacional e lucratividade. Uma série de cenários é explorada, nela o AG tende a encontrar soluções heurísticas na tentativa de maximização do lucro líquido, calculado a partir do demonstrativo de resultado gerado no simulador, considerando-se, em alguns casos, um fator de penalização como restrição ao problema. |
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Uso de algoritmos genéticos para definição de mix de produção em simulador de plano de negóciosAlgoritmos genéticosSoluções heurísticasPlanejamento da produçãoSimulação de sistemasResumoAlgoritmos Genéticos (AG) constituem-se numa técnica heurística de busca de soluções que pode ser aplicada em uma variedade de problemas na área de gestão da manufatura e estoques. Este artigo detalha a aplicação de um AG implementado em um simulador de plano de negócios, cujo objetivo é a determinação aproximada do mixde produção envolvendo mais de um produto, considerando ainda os preços estimados no mercado e restrições via gargalos de produção. O simulador contém os dados referentes à estrutura de matéria-prima e ao fluxo de produção, permitindo o cálculo de forma dinâmica do resultado operacional e lucratividade. Uma série de cenários é explorada, nela o AG tende a encontrar soluções heurísticas na tentativa de maximização do lucro líquido, calculado a partir do demonstrativo de resultado gerado no simulador, considerando-se, em alguns casos, um fator de penalização como restrição ao problema.Universidade Federal de São Carlos2015-09-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiontext/htmlhttp://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0104-530X2015000300624Gestão & Produção v.22 n.3 2015reponame:Gestão & Produçãoinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCAR10.1590/0104-530X142-12info:eu-repo/semantics/openAccessMedeiros,Luciano Frontino depor2015-10-15T00:00:00Zoai:scielo:S0104-530X2015000300624Revistahttps://www.gestaoeproducao.com/PUBhttps://old.scielo.br/oai/scielo-oai.phpgp@dep.ufscar.br||revistagestaoemanalise@unichristus.edu.br1806-96490104-530Xopendoar:2015-10-15T00:00Gestão & Produção - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false |
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