[pt] O objetivo desta dissertação é desenvolver um método de
solução baseado em Algoritmos Genéticos (GAs) aliado a um
Sistema Baseado em Regras para encontrar e otimizar as
soluções geradas para o problema de programação da produção
de Óleos Combustíveis e Asfalto na REVAP (Refinaria do Vale
do Paraíba). A refinaria é uma planta multiproduto, com
dois estágios de máquinas em série - um misturador e um
conjunto de tanques, com restrição de recursos e operando
em regime contínuo. Foram desenvolvidos neste trabalho dois
modelos baseados em algoritmos genéticos que são utilizados
para encontrar a seqüência e os tamanhos dos lotes de
produção dos produtos finais. O primeiro modelo proposto
utiliza uma representação direta da programação da produção
em que o horizonte de programação é dividido em intervalos
discretos de um hora. O segundo modelo proposto utiliza uma
representação indireta que é decodificada para formar a
programação da produção. O Sistema Baseado em Regras é
utilizado na escolha dos tanques que recebem a produção e os
tanques que atendem à demanda dos diversos centros
consumidores existentes. Um novo operador de mutação -
Mutação por Vizinhança - foi proposto para minimizar o
número de trocas operacionais na produção. Uma técnica para
agregação de múltiplos objetivos, baseado no Método de
Minimização de Energia, também foi incorporado aos
Algoritmos Genéticos. Os resultados obtidos confirmam que
os Algoritmos Genéticos propostos, associados com o Método
de Minimização de Energia e a Mutação por Vizinhança, são
capazes de resolver o problema de programação da produção,
otimizando os objetivos operacionais da refinaria. / [en] The purpose of this dissertation is to develop a method,
based on Genetics Algorithms and Rule Base Systems, to
optimize the production scheduling of fuel oil and asphalt
area in a petroleum refinery. The refinery is a multi-
product plant, with two machine stages - one mixer and a
set of tanks - with no setup time and with resource
constrains in continuous operation. Two genetic algorithms
models were developed to establish the sequence and the lot-
size of all production shares. The first model proposed has
a direct representation of the production scheduling which
the time interval of scheduling is shared in one hour
discrete intervals. The second model proposed has a indirect
representation that need to be decoded in order to make the
real production scheduling. The Rule Base Systems were
developed to choice the tanks that receive the production
and the tanks that provide the demand of the several
consumer centers. A special mutation operator -
Neighborhood Mutation - was proposed to minimize the number
of changes in the production. A Multi-objective Fitness
Evaluation technique, based on a Energy Minimization
Method, was also incorporated to the Genetic Algorithm
models. The results obtained confirm that the proposed
Genetic Algorithm models, associated with the Multi-
objective Energy Minimization Method and the Neighborhood
Mutation, are able to solve the scheduling problem,
optimizing the refinery operational objectives. / [es] El objetivo de esta disertación es desarrollar un método de
solución utilizando Algoritmos Genéticos (GAs) aliado a un
Sistema Basado en Reglas para encontrar y optimizar las
soluciones generadas para el problema de programación de la
producción de Aceites Combustibles y Asfalto en la REVAP
(Refinería del Valle de Paraíba). La refinería es una
planta multiproducto, con dos estados de máquinas en serie -
un mezclador y un conjunto de tanques, con restricción de
recursos y operando en régimen contínuo. En este trabajo se
desarrollaron dos modelos basados en algoritmos genéticos
que son utilizados para encontrar la secuencia y los
tamaños de los lotes de producción de los productos
finales. El primer modelo propuesto utiliza una
representación directa de la programación de la producción
en la cuál el horizonte de programación se divide en
intervalos discretos de un hora. El segundo modelo, utiliza
una representación indirecta que es decodificada para
formar la programación de la producción. EL Sistema Basado
en Reglas se utiliza en la selección de los tanques que
reciben la producción y los tanques que atienden a la
demanda de los diversos centros consumidores. Un nuevo
operador de mutación - Mutación por Vecindad - fue
propuesto para minimizar el número de cambios operacionales
en la producción. le fue incorporado a los Algoritmos
Genéticos una técnica para la agregación de múltiples
objetivos, basado en el Método de Minimización de Energía.
Los resultados obtenidos confirman que los Algoritmos
Genéticos propuestos, asociados al Método de Minimización
de Energía y la Mutación por Vecindad, son capazes de
resolver el problema de programación de la producción,
optimizando los objetivos operacionales de la refinería.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:1740 |
| Date | 19 July 2001 |
| Creators | MAYRON RODRIGUES DE ALMEIDA |
| Contributors | SILVIO HAMACHER |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Spanish |
| Type | TEXTO |
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