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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: OTIMIZAÇÃO MULTIOBJETIVO DA PROGRAMAÇÃO DE PETRÓLEO EM REFINARIA POR PROGRAMAÇÃO GENÉTICA EM LINGUAGEM ESPECÍFICA DE DOMÍNIO Autor: CRISTIANE SALGADO PEREIRA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
MARCO AURELIO CAVALCANTI PACHECO - ORIENTADOR
DOUGLAS MOTA DIAS - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 35675
Catalogação: 26/11/2018 Liberação: 26/11/2018 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
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=35675&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=35675&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.35675
Resumo:
Título: OTIMIZAÇÃO MULTIOBJETIVO DA PROGRAMAÇÃO DE PETRÓLEO EM REFINARIA POR PROGRAMAÇÃO GENÉTICA EM LINGUAGEM ESPECÍFICA DE DOMÍNIO Autor: CRISTIANE SALGADO PEREIRA
DOUGLAS MOTA DIAS - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 35675
Catalogação: 26/11/2018 Liberação: 26/11/2018 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
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=35675&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=35675&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.35675
Resumo:
A programação de produção em refinaria (scheduling) pode ser compreendida como uma sequência de decisões que buscam otimizar a alocação de recursos, o sequenciamento de atividades e a realização temporal dessas atividades, respeitando um conjunto de restrições de diferentes naturezas e visando o atendimento de múltiplos objetivos onde fatores como atendimento à demanda de produção e minimização de variações operacionais nos equipamentos coexistem na mesma função. Este trabalho propõe o uso da técnica de Programação Genética para automatizar a criação de programas que representem uma solução completa de programação de petróleo em uma refinaria dentro de um horizonte de tempo. Para a evolução destes programas foi desenvolvida uma linguagem específica para o domínio de problemas de scheduling de petróleo e aplicada de forma a representar as principais atividades do estudo de caso. Para tal, a primeira etapa consistiu da avaliação de alguns cenários de programação de produção de forma a selecionar as atividades que devessem ser representadas e como fazê-lo. No modelo proposto, o
cromossomo quântico guarda a superposição de estados de todas as soluções possíveis e, através do processo evolutivo e observação dos genes quânticos, o cromossomo clássico é criado como uma sequencia linear de instruções a serem executadas. As instruções executadas representam o scheduling. A orientação
deste processo é feita através de uma função de aptidão multiobjetivo que hierarquiza as avaliações sobre o tempo de operação das unidades de destilação, o prazo para descarregamento de navios, a utilização do duto que movimenta óleo entre terminal e refinaria, além de fatores como número de trocas de tanques e uso de tanques de injeção nas unidades de destilação. No desenvolvimento deste trabalho foi contemplado um estudo sobre o conjunto de parâmetros para o modelo desenvolvido com base em um dos cenários de
programação selecionados. A partir desta definição, para avaliação do modelo proposto, foram executadas diversas rodadas para cinco cenários de programação de petróleo. Os resultados obtidos foram comparados com estudo desenvolvido usando algoritmos genéticos cujas atividades, no cromossomo, possuem representação por ordem. A programação genética apresentou percentual de soluções aceitas variando entre 25 por cento e 90 por cento dependendo da complexidade do cenário, sendo estes valores superiores ao obtido usando Algoritmos Genéticos em todos os cenários, com esforço computacional menor.
Descrição | Arquivo |
NA ÍNTEGRA |