Algoritmos evolutivos híbridos aplicados no sequenciamento de produção em uma indústria de alimentos

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Pereira Junior, Geraldo
• Orientador(a): Sanches, Danilo Sipoli
• Banca de defesa: Sanches, Danilo Sipoli , Morandin Junior, Orides , Bressan, Glaucia Maria
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Cornelio Procopio
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Informática
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Algorítmos; Algorítmos genéticos; Alimentos - Indústria; Algorithms; Genetic algorithms; Food industry and trade
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
• Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/4536

Este trabalho descreve um estudo comparativo entre algumas abordagens de sequenciamento de produção para um caso real em uma indústria de alimentos da cidade de Marília, SP. Para este problema, caracterizado como Job-Shop Scheduling Problem (JSSP), foram utilizados dois tipos de algoritmos evolutivos: Algoritmos Genéticos e Evolução Diferencial. Com o objetivo de aumentar a eficiência no processo de busca, estes algoritmos foram adaptados com técnicas de busca local. Além disso, é proposta uma heurística de balanceamento de carga a fim de alcançar regiões promissoras no espaço de busca. Para validação das abordagens propostas foi utilizado um cenário real de uma indústria de alimentos.