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Título: PROGRAMACIÓN AUTOMÁTICA DE LA PRODUCCIÓN EN REFINERÍAS DE PETRÓLEO UTILIZANDO ALGORITMOS GENÉTICOS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): MAYRON RODRIGUES DE ALMEIDA

Colaborador(es):  SILVIO HAMACHER - Orientador
Número do Conteúdo: 1740
Catalogação:  19/07/2001 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL

Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
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Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1740@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1740@2
Referência [es]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1740@4
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.1740

Resumo:
El objetivo de esta disertación es desarrollar un método de solución utilizando Algoritmos Genéticos (GAs) aliado a un Sistema Basado en Reglas para encontrar y optimizar las soluciones generadas para el problema de programación de la producción de Aceites Combustibles y Asfalto en la REVAP (Refinería del Valle de Paraíba). La refinería es una planta multiproducto, con dos estados de máquinas en serie - un mezclador y un conjunto de tanques, con restricción de recursos y operando en régimen contínuo. En este trabajo se desarrollaron dos modelos basados en algoritmos genéticos que son utilizados para encontrar la secuencia y los tamaños de los lotes de producción de los productos finales. El primer modelo propuesto utiliza una representación directa de la programación de la producción en la cuál el horizonte de programación se divide en intervalos discretos de un hora. El segundo modelo, utiliza una representación indirecta que es decodificada para formar la programación de la producción. EL Sistema Basado en Reglas se utiliza en la selección de los tanques que reciben la producción y los tanques que atienden a la demanda de los diversos centros consumidores. Un nuevo operador de mutación - Mutación por Vecindad - fue propuesto para minimizar el número de cambios operacionales en la producción. le fue incorporado a los Algoritmos Genéticos una técnica para la agregación de múltiples objetivos, basado en el Método de Minimización de Energía. Los resultados obtenidos confirman que los Algoritmos Genéticos propuestos, asociados al Método de Minimización de Energía y la Mutación por Vecindad, son capazes de resolver el problema de programación de la producción, optimizando los objetivos operacionales de la refinería.

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