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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.18.2008.tde-13012011-111258
Documento
Autor
Nome completo
Anselmo Ramalho Pitombeira Neto
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2008
Orientador
Banca examinadora
Gonçalves Filho, Eduardo Vila (Presidente)
Porto, Arthur Jose Vieira
Ribeiro, José Francisco Ferreira
Título em português
Modelo híbrido de otimização multiobjetivo para formação de células de manufatura
Palavras-chave em português
Algoritmos genéticos
Células de manufatura
Otimização multiobjetivo
Simulação de eventos discretos
Resumo em português
O objetivo deste trabalho é propor um procedimento híbrido para a solução do problema de formação de células de manufatura com réplicas de máquinas. Constrói-se um modelo matemático de otimização multiobjetivo cujos valores das funções-objetivo são obtidos por meio da execução de um modelo de simulação de eventos discretos, o qual representa um sistema de manufatura celular. Em seguida, geram-se soluções eficientes segundo o conceito de otimalidade de Pareto através de um processo de busca por valores ótimos executado por um algoritmo genético. Três funções-objetivo conflitantes são consideradas: inventário em processo, movimentação intercelular e investimento total em máquinas. Um algoritmo de análise de agrupamento é utilizado para a redução do conjunto final de soluções. A eficácia do procedimento é avaliada mediante a aplicação a dois casos da literatura. Os resultados obtidos são analisados e comentados. Conclui-se, por fim, que o procedimento é capaz de gerar um conjunto de configurações sub-ótimas equivalentes para as células de manufatura, representando aproximadamente os trade-offs entre as três funções-objetivo.
Título em inglês
Hybrid multiobjective optimization model for manufacturing cell formation
Palavras-chave em inglês
Discrete-event simulation
Genetic algorithms
Manufacturing cells
Multiobjective optimization
Resumo em inglês
The purpose of this work is to propose a hybrid procedure for solving the manufacturing cell formation problem. A multiobjective optimization model is built whose objective function values are realized by running a discrete-event simulation model, which represents a cellular manufacturing system. Thereafter, efficient solutions are generated following the Pareto optimality concept through a search for optimum values carried out by a genetic algorithm. Three conflicting objective functions are considered, namely, work-in-process, intercell moves and total machine investment. A clustering algorithm is applied to the final solution set so as to reduce it. The procedure efficacy is evaluated via its application to two cases from the literature. The obtained results are analyzed and commented. Finally, it is concluded that the procedure is capable of generating a set of equivalent sub-optimal manufacturing cell configurations, representing approximately the trade-offs betvveen the objective functions adopted.
 
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Dissertacao.pdf (1.17 Mbytes)
Data de Publicação
2011-01-18
 
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