[en] APPLYING GENETIC ALGORITHMS TO THE PRODUCTION SCHEDULING OF A PETROLEUM

• Ano de defesa: 2001
• Autor(a) principal: MAYRON RODRIGUES DE ALMEIDA
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] PROGRAMACAO DA PRODUCAO; [pt] REFINARIA DE PETROLEO; [pt] ALGORITMO GENETICO; [en] SCHEDULING; [en] PETROLEUM REFINERY; [en] GENETIC ALGORITHM
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1740&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1740&idi=2; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1740&idi=4; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.1740

[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.