Orientador: Arnaldo Vieira Moura / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-12T05:42:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2008 / Resumo: Este trabalho de mestrado procurou estudar e resolver um problema real de planejamento e escalonamento de atividades de colheita e de transporte de madeira. Trata-se de um problema típico de grandes empresas do setor de celulose e papel. Ele consiste em planejar, para um horizonte de curto prazo, a colheita de madeira em diferentes áreas florestais e também o transporte da madeira colhida para uma unidade de produção de celulose e papel. O planejamento das atividades florestais considera um conjunto complexo de restrições operacionais, que envolvem, por exemplo, a organização das áreas florestais, propriedades da madeira cortada, a organização das equipes de colheita e a degradação das estradas com as chuvas. Neste projeto, desenvolvemos e analisamos algumas estratégias algorítimas híbridas baseadas em princípios da metaheurística GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure) combinada com elementos de memória de longo prazo, métodos de recombinação de soluções e também modelos lineares. Testes computacionais mostraram que nossas estratégias são robustas e capazes de produzir soluções de alta qualidade em um curto intervalo de tempo. / Abstract: This thesis aimed at studying and solving a planning and scheduling problem stemming from forest harvest and wood transportation activities. Our approach treated a real problem faced by large pulp and paper companies in Brazil. It consists in planning, for a short-term horizon, the harvesting operations in different forest areas and the transportation of the logs to a processing unit, while satisfying a complex set of constraints, which includes constraints related to the structure of the harvest areas, some properties of the logs, the organization of the harvest teams and the degradation of dirt roads during rainy periods. In this research, we developed and evaluated some hybrid algorithmic strategies based on some principles of the GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure), combined with advanced techniques such as long term memory, solution recombination methods and linear models. Computational tests proved that our strategies are robust and able to produce high quality solutions in a short amount of time. / Mestrado / Mestre em Ciência da Computação
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/276067 |
| Date | 12 August 2018 |
| Creators | Scaraficci, Rafael Augusto |
| Contributors | UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Moura, Arnaldo Vieira, 1950-, Omar, Nizam, Meidanis, João |
| Publisher | [s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Computação, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 127 p. : il., application/octet-stream |
| Source | reponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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