Navegando por Autor "Oliveira, Fernando Bernardes de"
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Item Uma abordagem ao problema de sequenciamento em uma máquina com penalidades por antecipação e atraso da produção por meio de algoritmos evolutivos.(2011) Ramos, Renato da Silva; Oliveira, Fernando Bernardes deO problema de sequenciamento em uma máquina com penalidades por antecipação e atraso da produção (PSUMAA), objeto de estudo deste artigo, baseado em um trabalho monográfico, faz parte dos problemas de programação da produção. Esse tipo de problema é amplamente aplicável em empresas que trabalham com produção sob encomenda e que sempre necessitam se adaptar às atividades executadas durante o processo produtivo das necessidades dos clientes. Para o problema abordado, considerou-se como restrição as datas para entrega da produção e tempo de preparação da máquina dependente da sequência. É proposto o desenvolvimento de um algoritmo evolutivo com características híbridas para solucionar este problema. Os resultados obtidos pelo algoritmo proposto são comparados com o que foi atingido pelo algoritmo genético clássico, bem como com a literatura. Para o algoritmo evolutivo híbrido, foram implementados três operadores de cruzamento (LOX, OX de 1 ponto e OX de 2 pontos), sendo que o operador OX de 2 pontos apresentou melhor desempenho em relação aos demais. Em comparação ao algoritmo genético clássico, houve considerável melhora nos resultados encontrados pelo algoritmo evolutivo híbrido desenvolvido, atingindo melhora superior a 74% para alguns casos de teste. Em relação à literatura, os resultados obtidos apresentaram melhora superior a 25% para os casos de teste com 20 e 25 tarefas, considerando 10.000 gerações para o algoritmo evolutivo.Item An adaptive multi-objective algorithm based on decomposition and large neighborhood search for a green machine scheduling problem.(2019) Cota, Luciano Perdigão; Guimarães, Frederico Gadelha; Ribeiro, Roberto Gomes; Meneghini, Ivan Reinaldo; Oliveira, Fernando Bernardes de; Souza, Marcone Jamilson Freitas; Siarry, PatrickGreen machine scheduling consists in the allocation of jobs in order to maximize production, in view of the sustainable use of energy. This work addresses the unrelated parallel machine scheduling problem with setup times, with the minimization of the makespan and the total energy consumption. The latter takes into account the power consumption of each machine in different operation modes. We propose multi-objective extensions of the Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS) metaheuristic with Learning Automata (LA) to improve the search process and to solve the large scale instances efficiently. ALNS combines ad-hoc destroy and repair (also named removal and insertion) operators and a local search procedure. The LA is used to adapt the selection of insertion and removal operators within the framework of ALNS. Two new algorithms are developed: the MO-ALNS and the MO-ALNS/D. The first algorithm is a direct extension of single objective ALNS by using multi-objective local search. As this method does not offer much control of the diversification of the Pareto front approximation, a second strategy employs the decomposition approach similar to MOEA/D algorithm. The results show that the MO-ALNS/D algorithm has better performance than MO-ALNS and MOEA/D in all indicators. These findings show that the decomposition strategy is beneficial not only for evolutionary algorithms, but it is indeed an efficient way to extend ALNS to multi-objective problems.Item A cooperative coevolutionary algorithm for the multi-depot vehicle routing problem.(2016) Oliveira, Fernando Bernardes de; Enayatifar, Rasul; Sadaei, Hossein Javedani; Guimarães, Frederico Gadelha; Potvin, Jean YvesThe Multi-Depot Vehicle Routing Problem (MDVRP) is an important variant of the classical Vehicle Routing Problem (VRP), where the customers can be served from a number of depots. This paper introduces a cooperative coevolutionary algorithm to minimize the total route cost of the MDVRP. Coevolutionary algorithms are inspired by the simultaneous evolution process involving two or more species. In this approach, the problem is decomposed into smaller subproblems and individuals from different populations are combined to create a complete solution to the original problem. This paper presents a problem decomposition approach for the MDVRP in which each subproblem becomes a single depot VRP and evolves independently in its domain space. Customers are distributed among the depots based on their distance from the depots and their distance from their closest neighbor. A population is associated with each depot where the individuals represent partial solutions to the problem, that is, sets of routes over customers assigned to the corresponding depot. The fitness of a partial solution depends on its ability to cooperate with partial solutions from other populations to form a complete solution to the MDVRP. As the problem is decomposed and each part evolves separately, this approach is strongly suitable to parallel environments. Therefore, a parallel evolution strategy environment with a variable length genotype coupled with local search operators is proposed. A large number of experiments have been conducted to assess the performance of this approach. The results suggest that the proposed coevolutionary algorithm in a parallel environment is able to produce high-quality solutions to the MDVRP in low computational time.Item Estudo comparativo das barreiras que afetam a adoção do Facebook e Instagram no contexto do social commerce de uma indústria cosmética.(2023) Delfino, Thaise Daiara; Fernandes, June Marques; Reis, Luciana Paula; Fernandes, June Marques; Reis, Luciana Paula; Oliveira, Fernando Bernardes de; Christino, Juliana Maria MagalhãesAs tecnologias digitais reformulam a maneira das empresas conduzirem seus negócios. Devido à popularidade dos sites e plataformas de mídias sociais, surgiu uma grande oportunidade para as empresas explorarem esses novos canais para comercialização, dando origem ao chamado Social Commerce (S-commerce), no português, Comércio Social. Trata- se de um novo modelo de negócio de comércio eletrônico intermediado pelas mídias sociais. Em 2020, o processo de adoção do S-commerce se intensificou em virtude do imprevisto cenário de pandemia da COVID-19. Entretanto, o S-commerce ainda é pouco estudado, sendo escassos os estudos realizados com empresas, especialmente as de grande porte. Os estudos empíricos limitam-se a pesquisar apenas os fatores que afetam a adoção do S- commerce nas pequenas e médias empresas (PME’s), sem explorar os elementos que compõem a reconfiguração do modelo de negócio e sem explorar as barreiras presentes no processo de adoção. De maneira mais específica, não há estudos que avaliem as barreiras de modo comparativo entre as diversas mídias sociais existentes, como o Facebook e Instagram, que utilizam as principais teorias de adoção de novas tecnologias como base. Entre essas teorias, tem a Technology-Organization-Environment (TOE), a Unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT) e a Technology Acceptance Model (TAM). Dessa forma, a elaboração de modelos conceituais e teorias a respeito do S-commerce ainda é um desafio para os acadêmicos. Além de possuir baixos custos de implementação, tem grande potencial para impulsionar os negócios, aumentar o reconhecimento de marca, fortalecer o relacionamento com o cliente, alcançar novos clientes e ser uma nova fonte de receitas. Entretanto, devido à escassez de estudos, as empresas não dispõem de um guia que mostre o caminho para implementar e solucionar as barreiras presentes no S-commerce. Este estudo tem por objetivo avaliar as barreiras enfrentadas por uma empresa de grande porte, comparando duas redes sociais, o Facebook e o Instagram. Primeiramente foi proposto um framework da reconfiguração do modelo de negócio a partir da adoção do S- commerce. Neste modelo foi abordado o passo a passo da reconfiguração do modelo de negócio. Para a realização do estudo comparativo para identificar as barreiras da adoção das mídias sociais, foi feito um estudo de caso entrevistando sete colaboradores de uma indústria cosmética, além de observação participante e análise documental para robustecer as análises dos dados. O questionário utilizado para a coleta dos dados esteve ancorado nas teorias de adoção de tecnologia (TOE, UTAUT e TAM) com a inclusão de outros elementos encontrados na literatura. A partir da revisão sistemática foi possível mapear as etapas, identificar os fatores que influenciam a adoção do S-commerce e os que geram valor para o cliente. E a partir do estudo de caso realizado foi possível observar que a presença de barreiras no Instagram foi ligeiramente maior do que no Facebook. Essa presença é destacada nas abordagens limitação das plataformas e contratação de influencer. Entre as dimensões a mais presente foi a ambiental.Item Um modelo de programação linear inteira mista para a blendagem de minério e alocação de equipamentos de carga em uma mina de cobre.(2022) Coutinho, Natanael Salgado; Cota, Luciano Perdigão; Euzebio, Thiago Antonio Melo; Cota, Luciano Perdigão; Euzebio, Thiago Antonio Melo; Santos, Iranildes Daniel dos; Oliveira, Fernando Bernardes de; Coelho, Igor MachadoEste trabalho trata um problema de blendagem de minério e alocação de equipamentos de carga em uma mina de cobre a céu aberto. Neste problema, o minério disponível para a alimentação da usina está localizado em frentes de lavra e pilhas. Escavadeiras e pás mecânicas são utili- zadas para a retomada de minério, que é encaminhado para usina por meio de caminhões. O objetivo neste problema é gerar um planejamento de blendagem e alocação dos equipamentos de carga que minimize os desvios das metas de produção e qualidade no atendimento da usina. Para resolver o problema foi proposto um sistema de suporte à decisão por meio de uma for- mulação de programação linear inteira mista. Dados reais de uma mina de cobre da empresa Vale S.A. foram utilizados para validar o modelo matemático. Anteriormente ao sistema pro- posto, as decisões eram tomadas pela equipe de planejamento por meio de planilhas digitais e um tempo considerável era dispendido para se encontrar uma solução viável. Nos experimentos computacionais, o modelo foi avaliado em dois cenários reais da mina em estudo, o primeiro com todos os equipamentos de carga disponíveis e o segundo com parada para manutenção de metade desses equipamentos. O sistema de suporte à decisão foi capaz de encontrar a solução ótima de maneira instantânea nos cenários avaliados, validando-o como ferramenta de suporte à decisão para os cenários descritos.Item Multi-objective approach for power quality monitor allocation with symmetry in short-duration voltage variations.(2019) Martins, Paulo Estevão Teixeira; Zvietcovich, Wilingthon Guerra; Silva, Thiago Augusto de Oliveira; Oliveira, Fernando Bernardes deIn this paper, we present a new approach for solving the problem of power quality monitors optimal allocation, for the monitoring of short-duration voltage variations (SDVVs) caused by a fault condition in a power grid system. The problem is treated in a multiobjective perspective with two optimal criteria: minimization of the number of power quality monitors (PQMs) and maximization of the number of identified faults. Nonidentification of an event can occur as a result of symmetry conditions in the network, i.e., in cases where two or more faults generate the same signals in some buses, which leads to ambiguity in the monitoring results. Symmetry increases the complexity of both the problem formulation and solution. The problem is described as a multiobjective discrete optimization problem and is solved by the Algorithm for Bicriteria Discrete Optimization (ABCDO) within reasonable computational time. That approach was tested in power grids of different characteristics and sizes. The results demonstrate the proposed methodology applicability for solving the problem in real-size networks.Item Product sequencing and blending of raw materials to feed arc furnaces : a decision support system for a mining-metallurgical industry.(2021) Bacharel, Rafael de Freitas; Souza, Marcone Jamilson Freitas; Cota, Luciano Perdigão; Souza, Marcone Jamilson Freitas; Cota, Luciano Perdigão; Pessin, Gustavo; Ribeiro, Roberto Gomes; Oliveira, Fernando Bernardes deA large amount of data available today and the complex situations present in the industry make decision support systems increasingly necessary. This work deals with a problem of a miningmetallurgical industry in which the production of products used to feed arc furnaces must be sequenced in work shifts. There is a due date and a quality specification for each product. These products are generated from raw materials available in a set of silos and must satisfy the required quality specifications. The aim is to minimize the total production time and the total tardiness. To solve it, we developed a decision support system that applies a matheuristic algorithm to do the product schedule and determine the amount of raw material to produce each product. In the proposed algorithm, the products generated in each work shift are chosen through a dispatch heuristic rule based on the shortest production time. In turn, the amount of raw material to be used is calculated by solving a goal linear programming formulation of a blending problem. We generate instances that simulate real cases to evaluate the developed algorithm. The results generated for these instances show a good performance of the proposed algorithm, validating its use as a tool to support decision-making.Item The optimal design of HTS devices.(2014) Das, Rajeev; Oliveira, Fernando Bernardes de; Guimarães, Frederico Gadelha; Lowther, David A.In the design of High Temperature Superconductor (HTS) based electromagnetic devices, some of the major challenges include AC loss reduction, minimization of heat leakage, and reduction of the amount of HTS material used in order to decrease cost. This paper considers a computer model of HTS based leads involving a multiphysics scenario that takes into account the electromagnetic and thermal behavior of the system. The work provides an optimum solution by applying an approach based on Multi Objective Optimization (MOO). The proposed framework provides a technique to optimize effectively HTS leads, which not only deals with the non-linear aspect of HTS materials but also includes a multiphysics environment.