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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.55.2018.tde-28022018-145516
Documento
Autor
Nome completo
Luiz Fernando Rodrigues
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2000
Orientador
Banca examinadora
Berretta, Regina Esther (Presidente)
Pureza, Vitória Maria Miranda
Romero, Roseli Aparecida Francelin
Título em português
Meta-Heurísticas Evolutivas para Dimensionamento de Lotes com Restrições de Capacidade em Sistemas Multiestágios
Palavras-chave em português
Não disponível
Resumo em português
Esse trabalho aborda o problema de dimensionamento lotes com restrições de capacidade em sistemas multiestágios de produção, que consiste basicamente em determinar a quantidade e o período para produzir determinados produtos num dado horizonte de tempo de tal modo que uma certa demanda seja atendida. Em sistemas multiestágios de produção o planejamento de cada produto ainda depende do planejamento de outros, situados em níveis hierárquicos inferiores. Os modelos apresentados incluem custos e tempos de preparação, com o objetivo de melhor representar as características dos problemas reais. Devido a complexidade envolvida na sua resolução, desenvolvemos métodos baseados em meta-heurísticas evolutivas, mais especificamente algoritmos genéticos e meméticos. As técnicas propostas foram avaliadas em conjuntos de exemplos numéricos gerados aleatoriamente. Os resultados obtidos foram comparados com a solução ótima para os exemplos de pequeno porte, e com um limitante inferior obtido pela aplicação da Relaxaçã' oLagrangiana ao problema, para os exemplos de médio porte.
Título em inglês
Not available
Palavras-chave em inglês
Not available
Resumo em inglês
This thesis deals with the multistage lotsizing problem with capacity constraints. The problem basically consists in determining the quantity to be produced in different periods in a planning horizon such that a forecast demand would be attained. In multistage production system the planning of each item depends on the production of others items, which are situated in inferior hierarchical leveis. The mathematical models presented consider costs and setup times. Due the complexity to solve this problem, we developed methods based in the evolutionary metaheuristics, more specifically memetic and genetic algorithms. The heuristics proposed were evaluated in sets of instances randomly generated. The results obtained were compared with the optimal solution for instances of smafi sizes. For instances of medium size, the results were compared with a lower bound which was obtained by Lagrangian Relaxation.
 
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Data de Publicação
2018-02-28
 
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