Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/11624/425
Autor(es): Müller, Viviane
Título: Otimização de layouts industriais através do método enxame de partículas.
Data do documento: 2007
Resumo: O problema de layout de facilidades é antigo e consiste, basicamente, em encontrar a melhor forma de dispor as facilidades (departamentos, máquinas, etc.) dentro de um campo de aplicação (indústria, hospital, banco, etc.). Embora o problema seja fácil de entender, a sua resolução é difícil devido à complexidade computacional. Diferentes métodos foram empregados na sua resolução e continua-se a busca por métodos mais eficientes devido a importância científica e econômica. Este trabalho propõe o uso do método Enxame de Partículas (Particle Swarm Optimization - PSO) na otimização do problema de layout. Enxame de Partículas é uma heurística evolutiva baseada em população (enxame), formada por indivíduos (partículas), cuja evolução se dá por meio da velocidade. É um algoritmo de conceito simples, fácil implementação, robustez para controlar parâmetros e eficiência computacional durante o processo de otimização. Cada partícula possui uma velocidade que permite a ela percorrer o espaço de soluções e uma posição nesse espaço. A cada iteração, e para cada partícula, a velocidade é atualizada de acordo com a velocidade anterior, somada à parte cognitiva da fórmula, que representa o conhecimento, e à parte social, que representa a colaboração entre as partículas. A nova posição da partícula é determinada pela soma da sua posição atual e a nova velocidade. Este trabalho apresenta duas abordagens, desenvolvidas a partir do algoritmo enxame de partículas original, para resolver o problema de layout. A segunda abordagem apresentou melhores resultados e, comparando-se com outros resultados encontrados na literatura, pode-se comprovar a eficiência do método Enxame de Partículas para o problema de layout, para todas as instâncias testadas.
Resumo em outro idioma: The facility layout problem is old and it consists, basically, in finding the best way of arrangement of the facilities (machines, departments, etc.) inside of an application field (industry, hospital, banc, etc.). Although the problem is easy to understand, its solution is hard due to the computational complexity. Different methods were used in its resolution and the search for more efficient methods due to the scientific and economic importance still takes place. This work proposes the use of the method of Particle Swarm Optimization - PSO to optimize the layout problem. Particle Swarm is an evolutionary metaheuristic based in population (swarm), formed by individuals (particles), whose evolution happens through the speed. It is an algorithm of simple concept, easy implementation, robustness to control parameters and computational efficiency during the optimization process. Each particle possesses a speed that allows it to travel the space of solutions and a position in that space. To each iteration, and for each particle, the speed is updated in agreement with the previous speed added to the cognitive part of the formula, that represents the knowledge and to the social part that represents the cooperation among the particles. The new position of the particle is determined by the sum of its current position and the new speed. The present work presents two approaches, developed from the algorithm particles swarm to solve the facility layout problem. The second approach presented better results and compared to other results found in the literature it is possible to prove the efficiency of the method Particle Swarm for the facility layout problem for all the tested instances.
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: Instalações industriais - Layout
Algoritmos genéticos
Otimização combinatória
Orientador(es): Furtado, João Carlos
Coorientador(es): Santos, Rafael Ramos dos
Aparece nas coleções:Programa de Pós-Graduação em Sistemas e Processos Industriais – Mestrado

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