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Título: Enxame de partículas aplicado ao problema geral de dimensionamento de lotes
Autor(es): Lafetá, Thiago Fialho de Queiroz
Orientador: Toledo, Claudio Fabiano Motta
Membro da banca: Lacerda, Wiliam Soares
Bettio, Raphael Winckler de
Assunto: Otimização
Enxame de partícula
Dimensionamento de lotes
Optmization
Particle swarm
Lot sizing
Data de publicação: 17-Mar-2015
Referência: LAFETÁ, T. F. de Q. Enxame de partículas aplicado ao problema geral de dimensionamento de lotes. 2010. 59 p. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2010.
Resumo: O presente trabalho propõe aplicar uma metaheurística para solucionar o Problema Geral de Dimensionamento de Lotes (PGDL). Trata-se de um problema de dimensionamento de lotes monoestágio, com o objetivo de determinar a quantidade de um produto a ser produzido em diferentes períodos de tempo. O objetivo é encontrar uma configuração otimizada para o PGDL que minimize a soma dos custos de produção, preparação e estoque. A metaheurística escolhida foi a Otimização por Enxame de Partículas (OEP). O OEP tem como característica fazer com que as partículas vasculhem amplas áreas do espaço de soluções, influenciando umas as outras. Assim, o que há de melhor em cada partícula é mantido durante o processo de busca, conduzindo o enxame a sempre se mover para uma melhor região dentro do espaço de soluções do problema. A metaheurística será aplicada ao PGDL com máquinas simples e máquinas paralelas, considerando penalização para demandas não atendidas. Um conjunto de instâncias é selecionado para os testes computacionais e os resultados obtidos pelo OEP serão comparados aos obtidos por outras metaheurísticas.
Abstract: The present work proposes to apply metaheuristic to solve the General Lot Sizing and Scheduling Problem (GLSP). It is a mono-stage lot sizing and scheduling problem that aims to determine products amount to be produced in different time periods. The objective is to find an optimized configuration for GLSP that minimizes production, setup and inventory costs. The metaheuristic chosen is a Particle Swarm Optimization (PSO). The PSO issue is to make particles search large solution space areas, changing information. Therefore, the best aspect in each particle is kept during the search process, guiding the swarm always to move for better regions on problem solution space. The metaheuristic is applied on GLSP with single and parallel machines, taking into account penalties for demands not satisfied. A set of instances is selected for computational tests and the results found for PSO are compared with those found by other metaheuristics.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5226
Idioma: pt_BR
Aparece nas coleções: DCC - Bacharelado em Ciência da Computação (Monografias)

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