[en] MULTIOBJECTIVE OPTIMIZATION METHODS FOR REFINERY CRUDE SCHEDULING APPLYING GENETIC PROGRAMMING

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: CRISTIANE SALGADO PEREIRA
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] PROGRAMACAO GENETICA LINEAR ORIENTADA A GRAMATICA; [pt] PROGRAMACAO DE PETROLEO EM REFINARIA; [pt] PROGRAMACAO GENETICA LINEAR COM INSPIRACAO QUANTICA; [pt] ALGORITMOS EVOLUCIONARIOS MULTIOBJETIVO; [pt] OTIMIZACAO MULTIOBJETIVO; [en] GRAMMAR ORIENTED LINEAR GENETIC PROGRAMMING; [en] REFINERY CRUDE OIL SCHEDULING; [en] QUANTUM-INSPIRED LINEAR GENETIC PROGRAMMING; [en] EVOLULTIONARY MULTIOBJECTIVE ALGORITHMS; [en] MULTIOBJECTIVE OPTIMIZATION
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=58609&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=58609&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.58609

[pt] A programação de produção em refinaria pode ser compreendida como decisões que buscam otimizar alocação de recursos, o sequenciamento de atividades e a sua realização temporal, respeitando restrições e visando ao atendimento de múltiplos objetivos. Apesar da complexidade e natureza combinatória, a atividade carece de sistemas sofisticados que auxiliem o processo decisório, especialmente baseadas em otimização, pois as ferramentas utilizadas são planilhas ou softwares de simulação. A diversidade de objetivos do problema não implica em equivalência de importância. Pode-se considerar que existem grupos, onde os que afetam diretamente a capacidade produtiva da refinaria se sobrepõem aos associados à maior continuidade operacional. Esta tese propõe o desenvolvimento de algoritmos multiobjetivos para programação de petróleo em refinaria. As propostas se baseiam em conceituadas técnicas da literatura multiobjetivo, como dominância de Pareto e decomposição do problema, integradas à programação genética com inspiração quântica. São estudados modelos em um ou dois níveis de decisão. A diferenciação dos grupos de objetivos é avaliada com base em critérios estabelecidos para considerar uma solução proposta como aceitável e também é avaliada a influência de uma população externa no processo evolutivo. Os modelos são testados em cenários de uma refinaria real e os resultados são comparados com um modelo que trata os objetivos de forma hierarquizada. As abordagens baseadas em dominância e em decomposição apresentam vantagem sobre o algoritmo hierarquizado, e a decomposição é superior. Numa comparação com o modelo em dois níveis de decisão, apenas o que utiliza estratégia de decomposição em cada nível apresenta bons resultados. Ao final deste trabalho é obtido mais de um modelo multiobjetivo capaz de oferecer um conjunto de soluções que atendam aos objetivos críticos e deem flexibilidade de análise a posteriori para o programador de produção, o que, por exemplo, permite que ele pondere questões não mapeadas no modelo.