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Disertación de Maestría
DOI
10.11606/D.3.2016.tde-07032016-115426
Documento
Autor
Nombre completo
Thabiani Cristine Aradi
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 2015
Director
Tribunal
Mendes, André Bergsten (Presidente)
Brinati, Marco Antonio
Seixas, Michel Povlovitsch
Título en portugués
Planejamento de operações de manutenção submarina.
Palabras clave en portugués
Heurísticas
Manutenção submarina
Modelagem matemática
Otimização
Simulação
Resumen en portugués
A presente pesquisa buscou resolver o problema de planejamento de operações submarinas através das perspectivas de programação de tarefas e dimensionamento de frota. O problema consistiu em estabelecer a melhor sequência de tarefas a serem atendidas por embarcações levando em consideração sua compatibilidade, regras de sequenciamento e o tamanho da frota. O problema é uma extensão do modelo clássico de roteirização com janelas de tempo com o objetivo de minimizar os custos associados à roteirização e as perdas econômicas associadas às interrupções de produção. A resolução do trabalho concentrou-se no curto e longo prazo, utilizando como principal método de solução a heurística Simulated Anneling por meio de um algoritmo de simulação-otimização.
Título en inglés
Planning problem of offshore maintenance.
Palabras clave en inglés
Heuristics
Mathematical modelling
Optimization
Simulation
Undersea maintenance
Resumen en inglés
This research aimed at solving the problem of planning underwater operations that involves job scheduling and fleet sizing decisions. The problem consisted in establish the best sequence of tasks to be atended by vessels taking into account compatibility constraints, sequencing rules and the size of the fleet. The problem is an extension of the classical vehicle routing problem with time windows. The objective is to minimize the routing costs and the economic losses associated with production losses. The solution procedure focused on short and long-term decisions based on the heuristic Simulated Anneling through a simulation-optimization algorithm.
 
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Fecha de Publicación
2016-03-14
 
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