Estratégia de modelagem por algoritmo genético adaptativo para programação reativa da produção de produtos com uso simultâneo de máquinas e sistemas de transporte em sistemas de manufatura

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2008
Autor(a) principal: Sanches, Danilo Sipoli
Orientador(a): Morandin Júnior, Orides lattes
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de São Carlos
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCC
Departamento: Não Informado pela instituição
País: BR
Palavras-chave em Português:
Programação da produção
Inteligência artificial
Sistemas automatizados de manufatura
Sistemas de veículos auto-guiados
Sistemas de transporte
Algoritmos genéticos adaptativos
Palavras-chave em Inglês:
Production scheduling, Manufacturing systems
Transportation systems
Adaptive genetic algorithm
Automated guided vehicle
Automated manufacturing systems
Área do conhecimento CNPq:
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Link de acesso: https://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/387
Resumo: The production scheduling problem of products with simultaneous use of machines and transportation systems in manufacturing systems invloves the system modeling task and the application of a technique to solve it. This scheduling type is characterized by the great amount of possible solutions and several researches indicates the Adaptive Genetic Algorithms as search method to solve this problem, where these algorithms have the capacity of globally explore the search space and to find good solutions quickly. In this dissertation, it is proposed a method that uses an adaptive genetic algorithm to solve this scheduling problem. The aim of this dissertation is to obtain good scheduling of product production, in order to reach good makespan values and response obtaining time. The makespan values are obtained by adaptive genetic algorithm and the response obtaining time is the processing time of the adaptive genetic algorithm. The results were validated in small and large scenerios and compared with the results of two other approaches. These results are presented and discussed in this dissertation.
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