Algoritmos evolutivos híbridos aplicados no sequenciamento de produção em uma indústria de alimentos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Pereira Junior, Geraldo
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Cornelio Procopio
Brasil
Programa de Pós-Graduação em Informática
UTFPR
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Algorítmos
Algorítmos genéticos
Alimentos - Indústria
Algorithms
Genetic algorithms
Food industry and trade
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
Ciência da Computação
Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/4536
Resumo: This paper describes a comparative study of some production-scheduling scenarios for a real case in a food company located in Marilia, SP. For this problem, well known Job-Shop Scheduling Problem (JSSP), it was used two types of evolutionary algorithms: Genetic Algorithm and Differential Evolution. In order to increase the efficiency during the search process, these two algorithms have been adapted with local search techniques. Furthermore, it was proposed a heuristic based on load balancing in order to achieve promising regions in the search space. Finally, the proposed approaches have been validated for a real scenario from a food company.
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