Orientador: Antonio Carlos Moretti / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-18T12:57:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2011 / Resumo: Este trabalho aborda o problema de sequenciamento de tarefas no ambiente prático na indústria, onde será considerado vários aspectos pertinentes, como produção em paralelo, tempo de setup, produção em lotes e data de entrega. Também será considerado alguns aspectos de transporte como a capacidade de transporte, tornando o problema atípico dos já estudados na literatura. O problema em questão é apresentado pela indústria panificadora, onde a alta produtividade cresce a cada ano e a necessidade de planejamentos otimizados tornam-se cada vez mais importante de uma forma a abordar todas as características apresentada pelo problema. Para resolução do problema será sugerido duas abordagens, uma usando algoritmo guloso e outra utilizando algoritmo genético, as quais serão comparadas para problemas com pequenas dimensões com o valor ótimo da solução, resolvendo-o como um problema de programação linear inteira, e para dimensões maiores será comparado com limitantes superiores. O trabalho também nos fornece uma formulação matemática do problema de sequenciamento de tarefas de forma ampla a considerar todos os aspectos presentes na indústria e também faz uma análise do tempo de execução dos algoritmos comparando-os através da análise de complexidade de cada algoritmo / Abstract: This paper addresses the problem of sequencing jobs in the practical environment in the industry, which is considered more relevant aspects such as production in parallel, setup time, batch production and delivery date. Will also be considered some aspects of transport as the transport capacity, making the problem of atypical already studied in literature. The problem in question is presented by the baking industry, where high productivity is growing every year and the need for optimized planning become increasingly important in a way to embroider all the features presented by the problem. To solve the problem is suggested two approaches, using a greedy algorithm and the other using genetic algorithm, which will be compared to small problems with the optimum solution, solving it as an integer linear programming problem, and to higher dimensions will be compared with upper bounds. The work also provides us with a mathematical formulation of the problem of sequencing jobs broadly consider all aspects in industry and also gives an analysis of the runtime of the algorithms by comparing them by analyzing the complexity of each algorithm / Mestrado / Matematica Aplicada / Mestre em Matemática Aplicada
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/306164 |
| Date | 18 August 2018 |
| Creators | Silva, Felipe Augusto Moreira da |
| Contributors | UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Moretti, Antonio Carlos, 1958-, Ruggiero, Márcia Aparecida Gomes, Azevedo, Anibal Tavares de |
| Publisher | [s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica, Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 94 p. : il., application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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