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A Escola de Minas de Ouro Preto foi fundada pelo cientista Claude Henri Gorceix e inaugurada em 12 de outubro de 1876.

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    Planejamento de ordens de manutenção preventiva por meio de simheurística.
    (2023) Coelho, Diego Gomes; Souza, Marcone Jamilson Freitas; Cota, Luciano Perdigão; Souza, Marcone Jamilson Freitas; Cota, Luciano Perdigão; Martins, Simone de Lima; Fonseca, George Henrique Godim da
    Este trabalho aborda o problema de alocação de tarefas de manutenção preventiva em um planejamento de 52 semanas. Dado um conjunto de tarefas de manutenção a serem realizadas em um conjunto de máquinas, um conjunto de equipes e um horizonte de planejamento, o problema consiste em designar cada tarefa a uma equipe em um determinado instante do horizonte de planejamento visando a minimizar o numero de equipes necessárias e maximizar o número de tarefas não executadas. Para tratá-lo, inicialmente foi desenvolvido um algoritmo construtivo capaz de testar automaticamente 384 regras de construção e retornar a melhor regra para cada instância. Comparado com a literatura, esse algoritmo construtivo gerou soluções de boa qualidade em tempo computacional muito menor que os algoritmos meta-heurísticos existentes. Foi desenvolvido também o algoritmo meta-heurístico Iterated Local Search (ILS) para aprimorar as soluções geradas pelo método construtivo. O algoritmo ILS atingiu o melhor resultado em 97% das instancias avaliadas. No entanto, tanto o método ILS quanto os demais métodos da literatura para o problema são determinísticos e não levam em consideração as incertezas que podem ocorrer durante a execução de uma tarefa, o que pode resultar em um planejamento insuficiente com um tempo de execução total mais longo do que o previsto. Para contornar essa situação, foi proposto um algoritmo simheurístico, nomeado SIM-ILS. Embora ele apresente um custo levemente superior ao método ILS determinístico, o SIM-ILS e capaz de captar as incertezas da operação de manutenção, tornando suas soluções mais aderentes ao ambiente industrial.
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    Seleção de atributos baseado no algoritmo de otimização por colônia de formigas para processos mineradores.
    (2021) Ayres, Pedro Fontes; Coelho, Bruno Nazário; Sabino, Jodelson Aguilar; Coelho, Bruno Nazário; Sabino, Jodelson Aguilar; Reis, Agnaldo José da Rocha; Coelho, Igor Machado
    Analise avançada de dados referentes aos processos relacionados á atividade mineradora apresentam um cenário desafiador que é extrair conhecimento útil a partir de diferentes bancos de dados. Diante disto, inserido na ciência de Mineração de Dados, uma tecnologia utilizada na fase de pré-processamento dos dados conhecida como Seleção de Atributos visa reduzir a dimensionalidade dos dados e identificar suas variáveis relevantes, aumentando assim o poder ´ preditivo do classificador. Abordagens computacionais baseadas em Inteligência de Enxame vem se destacando para esta etapa. A seguinte Dissertação aborda a evolução dos algoritmos baseado na Otimização por Colônia de Formigas, conhecido algoritmo meta-heurístico de exploração, aplicados a Seleção de Atributos, assim como a proposta de um novo método com características do tipo Filter e Wrapper. Seu desempenho e avaliado a partir de diferentes ´ bancos de dados e também comparando-se seus resultados com outros algoritmos referenciais acerca do tema. Uma aplicação pratica da redução da dimensionalidade de um banco de dados relacionados à gestão de pátios, adotando-se um algoritmo referencial e descrito através de artigo. O trabalho foi orientado através da metologia de dados CRISP-DM e disponibilizado ´ um projeto no Github a partir do produzido.