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Uma aplicação de metaheurísticas na abordagem do problema de layout de armazém

Davi, André da Silva 12 September 2017 (has links)
Submitted by JOSIANE SANTOS DE OLIVEIRA (josianeso) on 2017-11-29T16:00:55Z No. of bitstreams: 1 André da Silva Davi_.pdf: 2370087 bytes, checksum: dcaf9c82247a500748da7c104102054b (MD5) / Made available in DSpace on 2017-11-29T16:00:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 André da Silva Davi_.pdf: 2370087 bytes, checksum: dcaf9c82247a500748da7c104102054b (MD5) Previous issue date: 2017-09-12 / Nenhuma / Neste trabalho foi desenvolvido um modelo computacional para a otimização de layout de um Armazém. Além da abordagem do Problema de Layout de Armazém, também é abordado o Problema de Família de Partes. Para o desenvolvimento do modelo foi aplicada a metaheurística Algoritmo Genético. O objetivo do estudo é projetar a configuração de um armazém que otimize a alocação de mercadorias nas prateleiras tal que proporcione a minimização da movimentação das mesmas durante a seleção de pedidos, pois a operação e a gerência são partes essenciais das operações e serviços realizados. Para isto, as variáveis de decisão são: a distância absoluta da localização da mercadoria e o número de pedidos por dia. O resultado deste trabalho é a geração de um layout capaz de comportar as mercadorias de acordo com as necessidades de alocação, realizando uma otimização de aproximadamente 15%. / In this work a computational model was developed for a warehouse layout optimization. In addition to the Warehouse Layout Problem approach, the Part Family Problem is also addressed. For the development of the model was applied the metaheuristic Genetic Algorithm. The objective of the study is to design the configuration of a warehouse that optimizes an allocation of goods on the shelves that provides a minimization of the warehouse's movement during order selection, operation and management with essential uses of the operations and services performed. The decision variables are: the absolute distance of the location of the merchandise and the number of requests per day. The result is a set of new layouts, according to the conditions of service and the realization of an optimization of approximately 15%.

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