Uma aplicação do Simulated Annealing (SA) para programação de ordens no chão de fábrica
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2001 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
Texto Completo: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3132/tde-21022024-092122/ |
Resumo: | Este trabalho apresenta uma proposta de solução do problema de programação de ordens através de uma analogia com os problemas de arranjo de espaço físico (problemas de \"layout\"). O algoritmo de resolução faz uso de uma heurística denominada LEO (\"Linear move and Exchange Optimization\" - Otimização por trocas lineares), baseada no algoritmo \"simulated annealing\" (SA). O SA é um algoritmo bastante utilizado para resolver problemas combinatórios, categoria que inclui os problemas de \"scheduling\" e \"layout\". A modelagem suporta cronogramas de produção com restrições de datas e é adaptável a problemas de uma máquina ou multi-máquina como as do tipo \"flow shop\" e \"job shop\". Os resultados alcançados indicam que o algoritmo LEO produz soluções melhores que algumas regras normalmente utilizadas como EDD e SWPT. |
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Uma aplicação do Simulated Annealing (SA) para programação de ordens no chão de fábricaUntitled in englishAlgorithmsAlgoritmosEngenharia mecânicaHeurísticaHeuristicsMechanical engineeringEste trabalho apresenta uma proposta de solução do problema de programação de ordens através de uma analogia com os problemas de arranjo de espaço físico (problemas de \"layout\"). O algoritmo de resolução faz uso de uma heurística denominada LEO (\"Linear move and Exchange Optimization\" - Otimização por trocas lineares), baseada no algoritmo \"simulated annealing\" (SA). O SA é um algoritmo bastante utilizado para resolver problemas combinatórios, categoria que inclui os problemas de \"scheduling\" e \"layout\". A modelagem suporta cronogramas de produção com restrições de datas e é adaptável a problemas de uma máquina ou multi-máquina como as do tipo \"flow shop\" e \"job shop\". Os resultados alcançados indicam que o algoritmo LEO produz soluções melhores que algumas regras normalmente utilizadas como EDD e SWPT.In this work, a proposal for solving the Scheduling Problem through an analogy to the facility layout problems (FLP) is presented. The scheduling problem is solved using an heuristic algorithm called LEO (Linear move and Exchange Optimization) algorithm. The LEO algorithm is based on Simulated Annealing (SA), an algorithm for solving hard combinatorial optimization problems, as the Scheduling Problem and the FLP. This approach can support constrained schedules with due dates and other goals as well as multi-machine and single machine scheduling problems. Results for some experiments show that the LEO algoritm outperforms rules such as the EDD and SWPT rules.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPBarretto, Marcos Ribeiro PereiraBrito Junior, Nerone Marques de2001-08-03info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3132/tde-21022024-092122/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2024-02-21T12:28:02Zoai:teses.usp.br:tde-21022024-092122Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212024-02-21T12:28:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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