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http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5212| metadata.teses.dc.title: | Algoritmos genéticos associado à programação matemática aplicado ao problema de fabricação de refrigerantes |
| metadata.teses.dc.creator: | Oliveira, Lucas de |
| metadata.teses.dc.contributor.advisor1: | Toledo, Claudio Fabiano Motta |
| metadata.teses.dc.contributor.referee1: | Sousa, Ricardo Silveira Menezes, Fortunato Silva de |
| metadata.teses.dc.subject: | Algoritmo genético Programação matemática Dimensionamento de lotes Programação da produção Genetic algorithm Mathematical programming Lot sizing Scheduling |
| metadata.teses.dc.date.issued: | 17-Mar-2015 |
| metadata.teses.dc.identifier.citation: | OLIVEIRA, L. de. Algoritmos genéticos associado à programação matemática aplicado ao problema de fabricação de refrigerantes. 2009. 60 p. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2009. |
| metadata.teses.dc.description.resumo: | O presente trabalho propõe um algoritmo genético associado à programação matemática. O método é aplicado à resolução de um modelo de otimização inteiro misto para um problema de programação da produção em uma fábrica de refrigerantes. O algoritmo genético determina o seqüenciamento dos lotes para que um modelo simplificado seja utilizado em seguida na determinação do dimensionamento dos lotes. O método proposto é avaliado em um conjunto de instâncias baseadas em dados reais fornecidos por uma indústria de bebidas. Os resultados obtidos são comparados àqueles obtidos por outro método encontrado na literatura e demonstram que a abordagem híbrida proposta superou em muito a abordagem da literatura. |
| metadata.teses.dc.description.abstract: | The present report proposes a genetic algorithm embedded with mathematical programming. The method is applied to solve a mixed-integer optimization model for a lot sizing and scheduling problem in a soft drink industry. The genetic algorithm returns the sequencing for lots in such way that a simplified model can be used to define lot sizing. The proposed method is evaluated in a set of instances based on data provided by a soft drink company. The results found are compared with those achieved by other method in the literature showing that hybrid approach outperforms the literature approach. |
| metadata.teses.dc.identifier.uri: | http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5212 |
| metadata.teses.dc.language: | pt_BR |
| Appears in Collections: | PROGRAD - Ciência da Computação (Trabalhos de Conclusão de Curso) |
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