Algoritmo genético aplicado ao sequenciamento de picking e faturamento

• Autor(a) principal: Pinto, Anderson Rogério Faia [UNESP]
• Data de Publicação: 2012
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/93013
• topic: Algoritmos genéticos; Processo decisorio; Software - Desenvolvimento; Genetic algorithms; Decision making; Computer software--Development

As desordens e incertezas provocadas no decorrer do tempo, face à dinâmica das mudanças e a complexidade dos sistemas que abrangem as organizações, acarretam diversas situações em que os gestores necessitam encontrar soluções das quais seja possível extrair a maximização do resultado empresarial. Logo, o desenvolvimento de ferramentas que possam em dado momento apresentar, de forma ágil, um número mínimo de opções necessárias para investigar a incerteza é uma tarefa necessária em ambientes de negócios. Esta dissertação tem como objetivo a busca por uma solução para o problema do Sequenciamento Ótimo de Faturamento (SOF). A perspectiva adotada para a solução do SOF é o desenvolvimento de um software que automatize o processo de atribuição dos produtos aos pedidos em carteira, denominado como processo de picking. O trabalho emprega a Computação Evolucionária como método de adaptação ao problema e utiliza a técnica dos Algoritmos Genéticos (AG) na formulação do modelo de busca de soluções. A concepção do software dar-se-á pela interconexão de um conjunto de dados estáticos que contempla o estoque disponível para venda em um período pré-determinado de tempo t e a carteira de pedidos solicitados em diferentes datas. A representação binária é utilizada para formular a programação das estruturas heurísticas de possíveis soluções e o Visual Basic for Applications (VBA) do Microsoft Office Excel é empregado como ferramenta computacional para a implementação do modelo proposto. A programação considera as restrições e os parâmetros de decisão de forma que maximização do faturamento seja o resultado otimizado do problema. A implantação do software gera um módulo que automatiza o processo de picking e apresenta resultados otimizados para o SOF, o que...