Abordagem exata e heurísticas para o problema de planejamento de ordens de manutenção de longo prazo : um estudo de caso industrial de larga escala.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Aquino, Roberto Dias
Orientador(a): Souza, Marcone Jamilson Freitas, Chagas, Jonatas Batista Costa das
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Programação - matemática
Programação heurística
Otimização combinatória
Link de acesso: http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/10820
Resumo: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.
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Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.Este trabalho propõe uma modelagem de programação linear inteira mista e algoritmos meta-heurísticos para um problema real de planejamento de manutenção de longo prazo para uma planta de beneficiamento de minério de ferro no Brasil. Este é um problema complexo de programação de ordens de manutenção preventiva, para o qual é necessário atribuir ordens de manutenção preventiva para as equipes de trabalho disponíveis em um horizonte de 52 semanas. Foi desenvolvido um modelo de programação inteira mista e os resultados foram utilizados como um benchmark. Como o modelo não foi capaz de resolver a instância real, foram propostos algoritmos meta-heurísticos para resolvê-la. Esses algoritmos foram baseados nos métodos Simulated Annealing, Variable Neighborhood Search, Multi-Start, Biased Random-Key Genetic Algorithm e algoritmos meméticos. Os algoritmos heurísticos desenvolvidos foram capazes de resolver a instância real, assim como melhorar a maioria dos resultados das instâncias de dimensões menores, levando a novos benchmarks.In this work we propose a Mixed Integer Linar Programming (MILP) model and metaheuristic approaches for the long-term maintenance programming of an iron ore processing plant of a company in Brazil. The problem is a complex maintenance programming where machine preventive programming orders have to be assigned to the available work teams over a 52-week planning. In order to evaluate our solution we developed a general mixed integer programming model and used the numerical results as the benchmark. As the proposed model was not able for solving the real instance, then we have also proposed metaheuristic approaches based on Simulated Annealing, Variable Neighborhood Search, Multi-Start, Biased Random-Key Genetic Algorithm and Memetic Algorithms. The proposed metaheuristic approaches were able to solve the real instance and also improved most of the small instances leading to new benchmarks.Autorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 25/03/2019 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho desde que sejam citados o autor e o licenciante.info:eu-repo/semantics/openAccessProgramação - matemáticaProgramação heurísticaOtimização combinatóriaAbordagem exata e heurísticas para o problema de planejamento de ordens de manutenção de longo prazo : um estudo de caso industrial de larga escala.info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFOPinstname:Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)instacron:UFOPLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8924https://www.repositorio.ufop.br/bitstreams/e817e9a3-17ff-4cb1-8265-76926d91a400/download62604f8d955274beb56c80ce1ee5dcaeMD55falseAnonymousREADCC-LICENSElicense_urllicense_urltext/plain; charset=utf-846https://www.repositorio.ufop.br/bitstreams/1ad6445f-e2d9-4cf7-81b2-0220882aad95/download6f1da3ff281999354d4abd56d1551468MD52falseAnonymousREADlicense_textlicense_texttext/html; charset=utf-80https://www.repositorio.ufop.br/bitstreams/f1ae4c3b-0720-42d1-bd30-3ea92bcc1813/downloadd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD53falseAnonymousREADlicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-80https://www.repositorio.ufop.br/bitstreams/1152acb1-d487-4016-9243-d0a68bbe907c/downloadd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD54falseAnonymousREADORIGINALDISSERTAÇÃO_AbordagemExataHeurísticas.pdfDISSERTAÇÃO_AbordagemExataHeurísticas.pdfapplication/pdf1811565https://www.repositorio.ufop.br/bitstreams/c5f76d5b-21f1-4a7e-9ebf-f67c4010e4a9/download8c38a07158d66bd7ec11244bfdcae923MD51trueAnonymousREADTEXTDISSERTAÇÃO_AbordagemExataHeurísticas.pdf.txtDISSERTAÇÃO_AbordagemExataHeurísticas.pdf.txtExtracted texttext/plain141969https://www.repositorio.ufop.br/bitstreams/609cb98b-3cc2-4e54-8350-a3bc0624ef29/downloadb00ad9628266948febe0ac798f34b025MD56falseAnonymousREADTHUMBNAILDISSERTAÇÃO_AbordagemExataHeurísticas.pdf.jpgDISSERTAÇÃO_AbordagemExataHeurísticas.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3851https://www.repositorio.ufop.br/bitstreams/469d15d5-33dd-4428-9142-265867ffe84c/download7cd240ce3f3cb7ccf95b5f33572ce658MD57falseAnonymousREAD123456789/108202024-11-10 12:11:51.723open.accessoai:repositorio.ufop.br:123456789/10820https://www.repositorio.ufop.brRepositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufop.br/oai/requestrepositorio@ufop.edu.bropendoar:32332024-11-10T15:11:51Repositório Institucional da UFOP - Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)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