Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2021 |
| Autor(a) principal: |
Ueno, Fernanda Yuka |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| 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: |
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| Link de acesso: |
https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19012022-161011/
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Resumo: |
Neste trabalho, são propostas heurísticas baseadas na partição do conjunto de variáveis dos modelos matemáticos, as quais são utilizadas para a resolução de dois problemas de dimensionamento de lotes. As heurísticas desenvolvidas são compostas de duas fases: construção de uma solução inicial e melhoria. As soluções iniciais são obtidas por meio da heurística relax-and-fix ou por um resolvedor comercial de otimização (primeira solução factível obtida). As heurísticas de melhoria são do tipo fix-and-optimize com partições clássicas e ADN (Automatically designed neighborhoods), que constrói uma vizinhança de forma automática, utilizando aprendizado de máquina não supervisionado, ou seja, usamos dois algoritmos de agrupamento: o k-means e o k-medoids. Nos experimentos computacionais, abordamos o problema de dimensionamento de lotes com múltiplas plantas distintas e o problema de dimensionamento de lotes multiestágio. Para realizar a comparação entre as heurísticas, foram utilizadas instâncias da literatura e as soluções são comparadas com as soluções obtidas por um otimizador comercial. |
