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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: ALGORITMO GENÉTICO DE CHAVES ALEATÓRIAS VICIADAS APLICADO A UM PROBLEMA DE SEQUENCIAMENTO FLOW SHOP Autor: SEBASTIEN ANDRE MAURICE LOMBARD
YASSINE M HAMMED EL GUERNAOUI
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
LUCIANA DE SOUZA PESSOA - ORIENTADOR
THUENER ARMANDO DA SILVA - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 34672
Catalogação: 03/08/2018 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TRABALHO DE FIM DE CURSO
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=34672@1
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.34672
Resumo:
Título: ALGORITMO GENÉTICO DE CHAVES ALEATÓRIAS VICIADAS APLICADO A UM PROBLEMA DE SEQUENCIAMENTO FLOW SHOP Autor: SEBASTIEN ANDRE MAURICE LOMBARD
THUENER ARMANDO DA SILVA - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 34672
Catalogação: 03/08/2018 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TRABALHO DE FIM DE CURSO
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=34672@1
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.34672
Resumo:
A proposta deste trabalho é desenvolver um algoritmo para a resolução de problemas de planejamento da produção de tipo flow shop. Este é um problema clássico de otimização comumente encontrado em sistemas de produção industrial para os quais, nos últimos anos, várias heurísticas foram propostas. Entre elas podemos destacar os algoritmos genéticos que têm sido cada vez mais utilizados por obter resultados competitivos. O trabalho propõe a resolução do problema de flow shop com o objetivo de minimizar a soma dos tempos totais de término, baseando-se em um algoritmo genético de chaves aleatórias viciadas (Biased Random-Key Genetic Algorithm - BRKGA) desenvolvido na linguagem Julia. O BRKGA apresenta um excelente desempenho e necessita de tempo computacional relativamente baixo. Aplicamos nossa abordagem para diversas instâncias clássicas da literatura de programação e comparamos nossos resultados com as melhores soluções publicadas. Obtivemos resultados próximos do estado da arte o que revela que o BRKGA é um algoritmo promissor para ser utilizado na resolução de problemas de flow shop. Consequentemente, acreditamos que com algumas melhorias no código será possível obter resultados ainda melhores.
| Descrição | Arquivo |
| NA ÍNTEGRA |
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