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Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.3.2000.tde-23022024-085243
Documento
Autor
Nome completo
Leonardo Wellisch de Barros Barreto
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2000
Orientador
Banca examinadora
Barretto, Marcos Ribeiro Pereira (Presidente)
Santoro, Miguel Cezar
Santos Filho, Diolino José dos
Título em português
Sequenciamento da produção através de redes neurais "Self-Organizing".
Palavras-chave em português
Redes neurais
Resumo em português
O problema de seqüenciamento de tarefas está presente nas mais diversas disciplinas do conhecimento e situações da vida prática. Notadamente, no ambiente industrial este problema se apresenta em inúmeras ocasiões onde sua resolução se torna crítica para que a corporação atinja seus objetivos e mantenha seus clientes satisfeitos. Nos últimos anos, as redes neurais têm sido empregadas na resolução de diversos problemas considerados "difíceis", despertando o interesse tanto da comunidade acadêmica como do meio empresarial. Neste trabalho foi analisada a aplicação das redes neurais artificiais do tipo "Self-Organizing" para a resolução do problema de seqüenciamento de tarefas. Este trabalho é iniciado com um exame do problema do seqüenciamento da produção, destacando-se as ferramentas comumente utilizadas em sua resolução. Após isso, é feita uma revisão sobre redes neurais, enfatizando-se as redes neurais do tipo "Self-Organizing". Em seguida é feita uma análise da aplicação destas redes ao problema de seqüenciamento e apresentado um modelo que possibilita esta aplicação. Finalmente, são apresentados os resultados obtidos por meio da implementação deste modelo em um computador do tipo PC através da linguagem de programação Visual Basic.
Título em inglês
Untitled in english
Palavras-chave em inglês
Neural networks
Resumo em inglês
The problem of sequencing tasks is present in a multitude of knowledge disciplines and common situations in our everyday lives. Particularly in an industrial environment, this problem arises in various occasions when its solution is critical so that the corporation manages to reach its goals while keeping its customers satisfied. Over the last years, the artificial neural networks have been employed in the resolution of many problems considered "hard", catching the attention of both academic and business communities. In this work, the application of "Self-Organizing" artificial neural networks to the task-sequencing problem is analyzed. The present work begins examining the problem of sequencing tasks in a production environment, highlighting the tools commonly used on its resolution. After that, there is a revision on the subject of neural networks, emphasizing the "Self-Organizing" architecture. Following that, the application of "Self-Organizing" neural networks to the sequencing problem is studied and a model is presented. Finally, the results obtained with an implementation of this model in a PC computer using the Visual Basic programming language are presented.
 
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Data de Publicação
2024-02-23
 
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