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Previous issue date: 2000-02-27 / Financiadora de Estudos e Projetos / Production scheduling finds in the most detailed and complex level of
production planning and control systems. Due to its nature combinatorial,
several methods have been proposed to solve it. Among them there are the
techniques of simulation systems and artificial intelligence approaches. This
work presents a procedure of solution of production scheduling, through a
hybrid model of simulation systems and artificial neural networks. In this
procedure, the purpose of the artificial neural network is to learn the
relationships between the priority rules designated to the machines of a
production system, and the values of performance measures used to
evaluate the scheduling. The objective is to analyze the differentiation among
a group of combinations of priority rules through the evaluation of four
performance measures. Results are presented and commented, highlighting
the capacity of generalization of the hybrid model in prescribing priority rules
to the machines, based on values of performance measures established by
the user. / A atividade da programação da produção, também chamada
scheduling, encontra-se no nível mais detalhado e complexo de um sistema
de planejamento e controle da produção. Devido à sua natureza
combinatorial, vários métodos têm sido propostos como alternativas de
solução para resolvê-la. Entre eles encontram-se a técnica de simulação de
sistemas e abordagens por inteligência artificial. Este trabalho apresenta um
procedimento de solução da programação da produção, através de um
modelo híbrido de simulação de sistemas e redes neurais artificiais. Neste
procedimento, o papel da rede neural artificial é aprender as relações entre
as regras de prioridade designadas às máquinas de um ambiente de
produção, e os valores das medidas de desempenho utilizados para avaliar
as alternativas de programação. O objetivo é analisar a diferenciação entre
um conjunto de combinações de regras de prioridade através da avaliação
de quatro medidas de desempenho. Resultados são apresentados e
comentados, destacando a capacidade de generalização do modelo híbrido
em prescrever regras de prioridade às máquinas, a partir de valores de
medidas de desempenho estabelecidos pelo usuário.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/3543 |
| Date | 27 February 2000 |
| Creators | Terra, Ana Rita Tiradentes |
| Contributors | Pereira, Neocles Alves |
| Publisher | Universidade Federal de São Carlos, Programa de Pós-graduação em Engenharia de Produção, UFSCar, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSCAR, instname:Universidade Federal de São Carlos, instacron:UFSCAR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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