Enxame de partículas aplicado ao problema geral de dimensionamento de lotes

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dc.contributor.advisor1Toledo, Claudio Fabiano Motta
dc.contributor.referee1Lacerda, Wiliam Soares
dc.contributor.referee1Bettio, Raphael Winckler de
dc.creatorLafetá, Thiago Fialho de Queiroz
dc.date.accessioned2015-03-17T14:11:07Z
dc.date.available2015-03-17T14:11:07Z
dc.date.issued2015-03-17
dc.description.abstractThe 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.pt_BR
dc.description.resumoO 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.pt_BR
dc.identifier.citationLAFETÁ, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufla.br/handle/1/5226
dc.languagept_BRpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectOtimizaçãopt_BR
dc.subjectEnxame de partículapt_BR
dc.subjectDimensionamento de lotespt_BR
dc.subjectOptmizationpt_BR
dc.subjectParticle swarmpt_BR
dc.subjectLot sizingpt_BR
dc.titleEnxame de partículas aplicado ao problema geral de dimensionamento de lotespt_BR
dc.typeTCCpt_BR

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