Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/11624/1543
Autor(es): Freitas, Jônatas Inácio de
Título: Investigação e análise de uma modelagem para o uso do enxame de partículas na otimização do problema de layout de facilidades.
Data do documento: 2016
Resumo: Esta pesquisa teve como proposta a investigação de uma modelagem para o problema de layout de facilidades, pela utilização do algoritmo enxame de partículas, visando à obtenção de soluções competitivas. Neste problema de otimização é discutida a alocação de facilidades, tais como máquinas, estações de trabalho, escritórios e departamentos diversos, em uma aplicação física. A maioria das abordagens do problema trata de minimizar o custo de transporte e manuseio de material, item que corresponde de 20 a 50% do custo operacional e de 15% a 70% do custo total de fabricação de um produto. Enxame de partículas é uma meta-heurística de inteligência coletiva em que se pretende a troca de informações entre os indivíduos de uma população, para otimização de uma determinada variável. Uma pesquisa bibliométrica realizada neste trabalho revelou um potencial considerável de exploração da aplicação deste algoritmo na resolução do problema de layout. Foram desenvolvidos dois métodos de duplo estágio baseados em enxame de partículas para abordagem do problema de layout de facilidades: o primeiro construindo o layout com árvores binárias e o segundo, com matrizes de particionamento. Dez problemas-teste consolidados na literatura científica foram utilizados para validação dos métodos e os resultados foram comparados com os melhores trabalhos publicados. Enquanto o primeiro método obteve soluções competitivas para problemas de até dez instâncias, mas infactíveis para problemas a partir de 14 instâncias, o segundo método obteve boas soluções para problemas de até 14 instâncias, mas razoáveis para todos os problemas testados.
Resumo em outro idioma: This research aimed to investigate a model for the facility layout problem by using particle swarm optmization algorithm, in order to obtain competitive solutions. Facility layout optimization problem discusses allocation of facilities, such as machines, workstations, offices and ordinary departments, in a physical application. Most of the layout problem approaches deals with minimize transport and handling costs, which corresponds from 20 to 50% of operational costs and from 15 to 70% of total manufacturing costs. Particle swarm optimization is a swarm intelligence meta-heuristic which works by exchanging information between individuals from a population, aiming to optimize a specified variable. A survey presented in this work revealed potentiality on solving the facility layout problem using a particle swarm optimization approach. Two double-stage particle swarm optimization methods were developed to adress the problem: first one used slicing trees and second one used the space partitiong method for flexible bay structure. Tem benchmark datasets were used in order to validate methods, and the results were compared with the best outcomes ever published. While first method reached competitive solutions for problems up to ten instances but infeasible solutions for problems bigger or equal to 14 instances, second method was good for problems up to 14 instances, but acceptable for all tested problems.
Nota: Inclui bibliografia.
Instituição: Universidade de Santa Cruz do Sul
Curso/Programa: Programa de Pós-Graduação em Sistemas e Processos Industriais
Tipo de obra: Dissertação de Mestrado
Assunto: Pesquisa operacional
Modelagem
Inteligência coletiva
Otimização matemática
Solução de problemas
Eficiência industrial
Orientador(es): Furtado, João Carlos
Aparece nas coleções:Programa de Pós-Graduação em Sistemas e Processos Industriais – Mestrado

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