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metadata.teses.dc.title: O problema do sequenciamento online da lavra de minério de ferro
metadata.teses.dc.creator: Damasceno, Rodrigo Jeferson
metadata.teses.dc.contributor.advisor1: Saúde, André Vital
metadata.teses.dc.contributor.referee1: Toledo, Cláudio Fabiano Motta
Sampaio, Rudini Menezes
metadata.teses.dc.description.concentration: Otimização combinatória
metadata.teses.dc.subject: Otimização
Sequenciamento
Roteamento
Online
Mineração
Modelo
Optimization
Sequencing
Routing
Mining
Model
metadata.teses.dc.date.issued: 17-Mar-2015
metadata.teses.dc.identifier.citation: DAMASCENO, R.J. O problema do sequenciamento online da lavra de minério de ferro. 2008. 58 p. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2008.
metadata.teses.dc.description.resumo: Quando não são conhecidas todas as variáveis, parâmetros ou restrições de um problema de otimização, no instante da tomada de decisão, tem-se o que é chamado de problema online de otimização (online optimization). O objetivo trabalho foi desenvolver soluções para o problema de otimização do sequenciamento dinâmico da lavra de minério de ferro. O problema online em tempo real a ser estudado neste projeto é, por um lado, um grande desafio computacional, por se tratar de problema combinatório pertencente à classe NP - difícil. Por outro lado trata-se de um problema atual que demanda soluções ótimas visto que os poucos algoritmos existentes não tratam das particularidades da mineração de ferro. Este documento apresenta uma proposta que objetiva contribuir de forma teórica e prática para este problema de otimização. São avaliadas algumas alternativas de solução, sempre considerando todas as características relevantes que o problema apresenta.
metadata.teses.dc.description.abstract: Where all variables, parameters or constraints of an optimization problem are not known, at the moment of decision-making, we have what is called an online optimization problem. The objective of this project was developing solutions for the problem of online sequencing for iron ore mines. The online problem studied in this project is, first, a computational challenge, since it is a combinatorial problem owned to the NP-hard class. However it is a current problem that demands optimal solutions since the few existing algorithms do not address the particularities of the iron mining. This document presents a proposal that aims to contribute in theoretical and practical ways for this optimization problem. Some possible solutions are evaluated, always considering every relevant characteristics that the problem presents.
metadata.teses.dc.identifier.uri: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5215
metadata.teses.dc.language: pt_BR
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