Esta dissertação apresenta uma abordagem híbrida que combina técnicas de machine learning e simulação para a definição de um sistema de transporte dinâmico a ser aplicado num sistema de produção job-shop. Da integração destas técnicas é definida a movimentação a ser realizada por um AGV com o objetivo de maximização da produtividade de um sistema de produção segundo diferentes horizontes temporais.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:up.pt/oai:repositorio-aberto.up.pt:10216/121197 |
| Date | 17 July 2019 |
| Creators | Vitor Hugo de Sousa Carneiro |
| Contributors | Faculdade de Engenharia |
| Source Sets | Universidade do Porto |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | Dissertação |
| Format | application/pdf |
| Rights | openAccess |
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