Algoritmos estocásticos para otimização de layout de plantas de processo
| Ano de defesa: | 2016 |
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| Autor(a) principal: | |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade do Estado do Rio de Janeiro
Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto de Química BR UERJ Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química |
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/12059 |
Resumo: | O layout otimizado de plantas processos é um problema de interesse acadêmico e industrial; apresentando complexidade em sua formulação e resolução. A literatura aborda o problema, sobretudo, mediante uso de algoritmos determinísticos, estocásticos ou híbridos. Objetivando propor formas de resolução do problema baseadas em algoritmos estocásticos e compreender eficiências das etapas de solução.O presente trabalho investigou três algoritmos estocásticos para resolver o problema de otimização de layout de plantas de processo em um único piso. O primeiro algoritmo trata-se de um Algoritmo Genético (AG) com abordagem discreta uniforme. O segundo é um algoritmo com abordagem discreta não-uniforme (DNU). O terceiro corresponde a um algoritmo utilizando espaço contínuo (AC). É proposta, em conjunto, uma abordagem versátil para a função objetivo do problema, de modo que quaisquer critérios sejam atendidos. Os resultados da otimização indicam que os algoritmos, na forma como implementados, mostraram-se eficientes na resolução dos problemas de otimização, atingindo melhores ótimos até então conhecidos ou valores próximos dos melhores ótimos para alguns problemas reportados na literatura. O AC mostrou-se eficiente na geração de soluções. O DNU mostrou-se promissor por não apresentar aumento significativo do tempo computacional com o aumento de porte do problema, embora etapas adicionais de aproximação dos módulos devam ser incluídas adicionalmente.Investigações das etapas do AG indicam que ter etapa de combinação com geração de indivíduos inviáveis tornam o algoritmo muito custoso, por conta dos procedimentos de conserto; assim, uma formulação proposta para impedir a geração de indivíduos inviáveis foi desenvolvida, melhorando significativamente o desempenho do algoritmo |