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Avaliando algoritmos genéticos com diferentes estruturas populacionais em um problema integrado de dimensionamento de lotes e programação da produção

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Algoritmos Genéticos foram avaliados utilizando diferentes estruturas populacionais e operadores genéticos de recombinação na resolução do Problema Integrado de Dimensionamento de Lotes e Programação da Produção. Estruturas uni e multipopulacionais com indivíduos organizados hierarquicamente ou não em árvores, foram aplicadas em instâncias encontradas em fábricas de refrigerantes. Nestas indústrias, o processo de produção é separado em dois níveis interdependentes envolvendo tanques, que armazenam as matérias-primas das bebidas, e linhas de produção, onde as bebidas são engarrafadas. O dimensionamento e a programação dos lotes de matérias-primas em tanques e das bebidas nas linhas devem ser estabelecidos simultaneamente. Praticamente todas as abordagens avaliadas apresentaram melhores resultados que as soluções estimadas pela fábrica, com destaque para as abordagens multipopulacionais hierarquicamente estruturadas em árvores.

Abstract

Genetic Algorithm were evaluated using different population structures and genetic operators of recombination to solve the Integrated Lot Sizing and Scheduling Problem. Uni and multi-population structures with individuals hierarchically organized or not in trees, were applied in instances found in soft drink companies. In these industries the production process has two interdependent levels, one concerning tanks which storage raw material and other concerning production lines where the beverage is bottling. The lot sizing and scheduling of raw materials in tanks and beverages in lines have to be simultaneously determined. Almost all approaches presented better results than estimated cost by factory, standing out the multi-population approaches hierarchically structured in trees.

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ROSA, K. A. Avaliando algoritmos genéticos com diferentes estruturas populacionais em um problema integrado de dimensionamento de lotes e programação da produção. 2009. 68 p. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2009.

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