Otimização do sequenciamento de operações de carga e descarga de caminhões apoiada por algoritmo genético em programação evolutiva
| Main Author: | |
|---|---|
| Publication Date: | 2023 |
| Format: | Bachelor thesis |
| Language: | por |
| Source: | Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) |
| Download full: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/32041 |
Summary: | Truck sequencing in the loading and unloading operations of multiple products within the downstream segment is a complex logistical problem commonly tackled based on the experience of professionals, with little or no support from a computerized decision support system. This research aims to develop an efficient and feasible solution using Genetic Algorithms, aiming to improve the quality of operational decision-making in this context. The study is justified by the importance of transportation logistics in the supply chain and the challenges faced in determining the ideal mode of transportation for goods. The methodology adopted involved exploratory research of the problem, followed by the modeling of the genetic algorithm, implementation in a computational environment, and validation of the solution in different hypothetical scenarios. The results obtained demonstrated the capability of Genetic Algorithms in optimizing fuel supply and distribution terminal operations, providing decision support in highly dynamic situations. The study's conclusion reaffirms the relevance and effectiveness of Genetic Algorithms as decision support tools for complex logistical problems and suggests further investigations to enhance the proposed solutions and advance knowledge in the field of transportation logistics. This systematic and efficient approach aims to optimize the sequencing of loading and unloading operations of tanker trucks in storage and fuel distribution terminals. |
| id |
UTFPR-12_5da40e8b04c12fb0bb1779e5498ecf45 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:repositorio.utfpr.edu.br:1/32041 |
| network_acronym_str |
UTFPR-12 |
| network_name_str |
Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) |
| repository_id_str |
|
| spelling |
Otimização do sequenciamento de operações de carga e descarga de caminhões apoiada por algoritmo genético em programação evolutivaOptimization of the sequencing of truck loading and unloading operations supported by genetic algorithm in evolutionary computationTransporteAlgorítmos genéticosEngenharia civilTransportationGenetic algorithmsCivil engineeringCNPQ::ENGENHARIASTruck sequencing in the loading and unloading operations of multiple products within the downstream segment is a complex logistical problem commonly tackled based on the experience of professionals, with little or no support from a computerized decision support system. This research aims to develop an efficient and feasible solution using Genetic Algorithms, aiming to improve the quality of operational decision-making in this context. The study is justified by the importance of transportation logistics in the supply chain and the challenges faced in determining the ideal mode of transportation for goods. The methodology adopted involved exploratory research of the problem, followed by the modeling of the genetic algorithm, implementation in a computational environment, and validation of the solution in different hypothetical scenarios. The results obtained demonstrated the capability of Genetic Algorithms in optimizing fuel supply and distribution terminal operations, providing decision support in highly dynamic situations. The study's conclusion reaffirms the relevance and effectiveness of Genetic Algorithms as decision support tools for complex logistical problems and suggests further investigations to enhance the proposed solutions and advance knowledge in the field of transportation logistics. This systematic and efficient approach aims to optimize the sequencing of loading and unloading operations of tanker trucks in storage and fuel distribution terminals.O sequenciamento de caminhões-tanque em operações de carga e descarga de múltiplos produtos dentro do segmento downstream é um problema logístico complexo e comumente realizado com base na experiência de profissionais com pouco ou nenhum auxílio de um sistema computacional de apoio à decisão. O presente trabalho visa desenvolver uma solução eficiente e factível utilizando Algoritmo Genético, buscando melhorar a qualidade das tomadas de decisões operacionais nesse contexto. A pesquisa é justificada pela importância da logística de transporte na cadeia de suprimentos e pelos desafios enfrentados na definição do modal ideal para o transporte de mercadorias. A metodologia adotada envolveu uma pesquisa exploratória do problema, seguida pela modelagem do algoritmo genético, implementação em ambiente computacional e validação da solução em diferentes cenários hipotéticos. Os resultados obtidos demonstraram a capacidade do Algoritmo Genético em otimizar as operações de terminal de abastecimento e distribuição de combustíveis, fornecendo suporte para a tomada de decisão em situações de grande dinamismo. A conclusão do estudo reitera a relevância e eficácia do uso de Algoritmos Genéticos como ferramentas de apoio à tomada de decisões em problemas logísticos complexos e sugere investigações futuras para aprimorar ainda mais as soluções propostas em busca do avanço do conhecimento na área da logística de transporte através de uma abordagem sistemática e eficiente para otimizar o sequenciamento de operações de carga e descarga de caminhões-tanque em terminais de armazenamento e distribuição de combustíveis.Universidade Tecnológica Federal do ParanáGuarapuavaBrasilEngenharia CivilUTFPRBanaszewski, Roni FabioBanaszewski, Roni FabioRibeiro, Rodrigo ScoczynskiOgiboski, LucianoVitor Filho, Márcio da Costa2023-08-10T14:01:17Z2023-08-10T14:01:17Z2023-07-05info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfVITOR FILHO, Márcio da Costa. Otimização do sequenciamento de operações de carga e descarga de caminhões apoiada por algoritmo genético em programação evolutiva. 2023. 87 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Guarapuava, 2023.http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/32041porAttribution 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)instacron:UTFPR2023-08-11T06:07:33Zoai:repositorio.utfpr.edu.br:1/32041Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.utfpr.edu.br:8080/oai/requestriut@utfpr.edu.br || sibi@utfpr.edu.bropendoar:2023-08-11T06:07:33Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)false |
| dc.title.none.fl_str_mv |
Otimização do sequenciamento de operações de carga e descarga de caminhões apoiada por algoritmo genético em programação evolutiva Optimization of the sequencing of truck loading and unloading operations supported by genetic algorithm in evolutionary computation |
| title |
Otimização do sequenciamento de operações de carga e descarga de caminhões apoiada por algoritmo genético em programação evolutiva |
| spellingShingle |
Otimização do sequenciamento de operações de carga e descarga de caminhões apoiada por algoritmo genético em programação evolutiva Vitor Filho, Márcio da Costa Transporte Algorítmos genéticos Engenharia civil Transportation Genetic algorithms Civil engineering CNPQ::ENGENHARIAS |
| title_short |
Otimização do sequenciamento de operações de carga e descarga de caminhões apoiada por algoritmo genético em programação evolutiva |
| title_full |
Otimização do sequenciamento de operações de carga e descarga de caminhões apoiada por algoritmo genético em programação evolutiva |
| title_fullStr |
Otimização do sequenciamento de operações de carga e descarga de caminhões apoiada por algoritmo genético em programação evolutiva |
| title_full_unstemmed |
Otimização do sequenciamento de operações de carga e descarga de caminhões apoiada por algoritmo genético em programação evolutiva |
| title_sort |
Otimização do sequenciamento de operações de carga e descarga de caminhões apoiada por algoritmo genético em programação evolutiva |
| author |
Vitor Filho, Márcio da Costa |
| author_facet |
Vitor Filho, Márcio da Costa |
| author_role |
author |
| dc.contributor.none.fl_str_mv |
Banaszewski, Roni Fabio Banaszewski, Roni Fabio Ribeiro, Rodrigo Scoczynski Ogiboski, Luciano |
| dc.contributor.author.fl_str_mv |
Vitor Filho, Márcio da Costa |
| dc.subject.por.fl_str_mv |
Transporte Algorítmos genéticos Engenharia civil Transportation Genetic algorithms Civil engineering CNPQ::ENGENHARIAS |
| topic |
Transporte Algorítmos genéticos Engenharia civil Transportation Genetic algorithms Civil engineering CNPQ::ENGENHARIAS |
| description |
Truck sequencing in the loading and unloading operations of multiple products within the downstream segment is a complex logistical problem commonly tackled based on the experience of professionals, with little or no support from a computerized decision support system. This research aims to develop an efficient and feasible solution using Genetic Algorithms, aiming to improve the quality of operational decision-making in this context. The study is justified by the importance of transportation logistics in the supply chain and the challenges faced in determining the ideal mode of transportation for goods. The methodology adopted involved exploratory research of the problem, followed by the modeling of the genetic algorithm, implementation in a computational environment, and validation of the solution in different hypothetical scenarios. The results obtained demonstrated the capability of Genetic Algorithms in optimizing fuel supply and distribution terminal operations, providing decision support in highly dynamic situations. The study's conclusion reaffirms the relevance and effectiveness of Genetic Algorithms as decision support tools for complex logistical problems and suggests further investigations to enhance the proposed solutions and advance knowledge in the field of transportation logistics. This systematic and efficient approach aims to optimize the sequencing of loading and unloading operations of tanker trucks in storage and fuel distribution terminals. |
| publishDate |
2023 |
| dc.date.none.fl_str_mv |
2023-08-10T14:01:17Z 2023-08-10T14:01:17Z 2023-07-05 |
| dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| format |
bachelorThesis |
| status_str |
publishedVersion |
| dc.identifier.uri.fl_str_mv |
VITOR FILHO, Márcio da Costa. Otimização do sequenciamento de operações de carga e descarga de caminhões apoiada por algoritmo genético em programação evolutiva. 2023. 87 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Guarapuava, 2023. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/32041 |
| identifier_str_mv |
VITOR FILHO, Márcio da Costa. Otimização do sequenciamento de operações de carga e descarga de caminhões apoiada por algoritmo genético em programação evolutiva. 2023. 87 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Guarapuava, 2023. |
| url |
http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/32041 |
| dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
| language |
por |
| dc.rights.driver.fl_str_mv |
Attribution 4.0 International http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ info:eu-repo/semantics/openAccess |
| rights_invalid_str_mv |
Attribution 4.0 International http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná Guarapuava Brasil Engenharia Civil UTFPR |
| publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná Guarapuava Brasil Engenharia Civil UTFPR |
| dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) instacron:UTFPR |
| instname_str |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) |
| instacron_str |
UTFPR |
| institution |
UTFPR |
| reponame_str |
Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) |
| collection |
Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) |
| repository.mail.fl_str_mv |
riut@utfpr.edu.br || sibi@utfpr.edu.br |
| _version_ |
1850497880539791360 |