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Um estudo comparativo entre soluções aplicadas a um problema de flow line misto / A comparative study between techniques applied to a mixed flow line problemMartins, Jeferson Silva 17 May 2018 (has links)
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Previous issue date: 2018-05-17 / This paper presents the Mixed-Model Flow Line problem for Production Scheduling. Production problems have been
vastly studied given their usability in all kind of assembly lines and its production in the industry worldwide. The problem
processes jobs grouped by families in stations of machines seeking for the best sequencing the families can
provide to be produced in the processing time (Makespan). In this work, a bibliographic review was performed to
support the study, looking different methods and problems that encompass the Mixed-Model Flow Line in the literature
showing its importance towards the industrial and scientific environment. The Mixed-Model Flow Line problem was
solved through optimization techniques: An integer lienar programming inGUROBI, Lagrangian Relaxation and Genetic
Algorithm. The processing times and demands are randomly generated for each instance. Finally, the results obtained
in the techniques used for the problem were compared to each other. / Este trabalho apresenta o problema de Flow Line Misto para a Programação da Produção em Scheduling. Problemas
da produção tem sido vastamente estudado dada sua usabilidade em todo o tipo de linha de montagem e produção
na indústria mundial. O problema em estudo considera o processamento de tarefas em conjuntos por meio de estações
de máquinas buscando um bom sequenciamento das tarefas a serem produzidas melhorando o tempo de processamento
(Makespan). Neste trabalho, uma revisão bibliográfica foi realizada para fundamentar o estudo encontrando
diferentes métodos e problemas que englobam o Flow Line Misto mostrando a importância deste estudo no
meio industrial e científico. O problema do Flow Line Misto foi resolvido por meio de técnicas de otimização, sendo
elas um modelo de programação linear inteira resolvido pelo GUROBI, no Lagrangeano Relaxado e no Algoritmo Genético
com tempos de processamento e demandas gerados aleatoriamente para as instâncias criadas. Por fim, os
resultados obtidos nas técnicas analisadas para o problema foram comparados entre si.
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