PPGCC - Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação
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Resultados da Pesquisa
Item Otimização de processos produtivos em sistemas de manufatura flexível.(2023) Soares, Leonardo Cabral da Rocha; Carvalho, Marco Antonio Moreira de; Carvalho, Marco Antonio Moreira de; Subramanian, Anand; Chaves, Antônio Augusto; Souza, Marcone Jamilson Freitas; Toffolo, Túlio Ângelo MachadoA complexidade geral do gerenciamento de produção de um sistema de manufatura flexível tem inspirado pesquisadores ao estudo de diversos problemas computacionais advindos de tais sistemas desde a década de 1980. Estudos recentes demonstram que o número de publicações em temas correlatos cresce constantemente desde o ano de 1988, reforçando a relevância e a atualidade do tema. Diante disto, neste trabalho são abordados alguns dos principais problemas advindos deste cenário. Todos os problemas abordados possuem publicações recentes em prestigiados veículos internacionais. Para cada problema abordado apresenta-se definição formal, revisão bibliográfica, método computacional para solução e análise comparativa dos resultados obtidos em relação ao atual estado da arte. Entre os métodos computacionais propostos há predominância da meta-heurística busca local iterada e do algoritmo genético de chaves aleatórias viciadas, entretanto, cada implementação foi cuidadosamente elaborada considerando-se as características individuais dos problemas abordados. Em síntese, inicialmente apresenta-se dois problemas fundamentais relacionados ao escalonamento de tarefas em máquinas flexíveis, o problema de minimização de trocas de ferramentas e o problema do escalonamento de tarefas em máquinas paralelas idênticas com restrições de ferramentas, visando fornecer um referencial teórico para embasar e direcionar o estudo dos demais problemas. Em seguida, são abordados o problema de minimização de blocos de uns consecutivos, o problema de minimização de trocas de ferramentas uniforme, o problema de sequenciamento de tarefas em máquinas paralelas com limitação de recursos e o problema de sequenciamento de tarefas em máquinas paralelas não-idênticas com restrições de ferramentas. Para cada problema abordado realizou-se uma ampla campanha experimental, analisando-se as instâncias disponíveis na literatura e os resultados gerados pelos métodos propostos e pelos métodos que compõem o estado da arte. Análises estatísticas foram realizadas e confirmaram a alta qualidade das soluções reportadas pelos métodos propostos.Item Exact and heuristic approaches for traveling salesman problems with drones.(2021) Freitas, Júlia Cária de; Penna, Puca Huachi Vaz; Toffolo, Túlio Ângelo Machado; Penna, Puca Huachi Vaz; Toffolo, Túlio Ângelo Machado; Souza, Marcone Jamilson Freitas; Subramanian, AnandThe technological advances concerning drones have encouraged the market to consider drone applications in different areas including last mile delivery. However, limitations due to battery capacity, maximum weight, and legal regulations restrict the effective operational range of drones in many practical applications. To overcome the battery issue, hybrid operations involving one or more drones launching from a larger vehicle have emerged, in which the larger vehicle operates as a mobile depot and a recharging platform. In this dissertation, we describe a routing model that leverage the drone and truck working as a synchronized unit. The Flying Sidekick Traveling Salesman Problem (FSTSP) considers a delivery system composed by a truck and a drone. The drone launches from the truck with a single package to deliver to a customer. Each drone must return to the truck to recharge batteries, pick up another package, and launch again to a new customer location. This work proposes two novel Mixed Integer Programming (MIP) formulations and a heuristic approach to address the problem. The proposed MIP formulations yields better linear relaxation bounds than previously proposed formulations for all instances, and was capable of optimally solving several unsolved instances from the literature. We developed a hybrid heuristic based on the General Variable Neighborhood Search metaheuristic to tackle a generalization of the FSTSP called Multiple Traveling Salesman Problem with Drones, in which multiple trucks and drones are considered as part of the delivery system. The heuristic obtained high-quality solutions for large-size instances. The efficiency of the algorithm was evaluated on 410 benchmark instances from the literature, and over 80% of the best known solutions were improved.Item Mathematical models and heuristic algorithms for routing problems with multiple interacting components.(2021) Chagas, Jonatas Batista Costa das; Souza, Marcone Jamilson Freitas; Santos, André Gustavo dos; Souza, Marcone Jamilson Freitas; Santos, André Gustavo dos; Barboza, Eduardo Uchoa; Arroyo, José Elias Claudio; Vidal, Thibaut Victor Gaston; Toffolo, Túlio Ângelo MachadoMuitos problemas de otimização com aplicações reais têm vários componentes de interação. Cada um deles pode ser um problema pertencente à classe N P-difícil, e eles podem estar em conflito um com o outro, ou seja, a solução ótima para um componente não representa necessariamente uma solução ótima para os outros componentes. Isso pode ser um desafio devido à influência que cada componente tem na qualidade geral da solução. Neste trabalho, foram abordados quatro problemas de roteamento complexos com vários componentes de interação: o Double Vehicle Routing Problem with Multiple Stacks (DVRPMS), o Double Traveling Salesman Problem with Partial Last-InFirst-Out Loading Constraints (DTSPPL), o Traveling Thief Problem (TTP) e Thief Orienteering Problem (ThOP). Enquanto os DVRPMS e TTP já são bem conhecidos na literatura, os DTSPPL e ThOP foram recentemente propostos a fim de introduzir e estudar variantes mais realistas dos DVRPMS e TTP, respectivamente. O DTSPPL foi proposto a partir deste trabalho, enquanto o ThOP foi proposto de forma independente. Neste trabalho são propostos modelos matemáticos e/ou algoritmos heurísticos para a solução desses problemas. Dentre os resultados alcançados, é possível destacar que o modelo matemático proposto para o DVRPMS foi capaz de encontrar inconsistências nos resultados dos algoritmos exatos previamente propostos na literatura. Além disso, conquistamos o primeiro e o segundo lugares em duas recentes competições de otimização combinatória que tinha como objetivo a solução de uma versão bi-objetiva do TTP. Em geral, os resultados alcançados por nossos métodos de soluções mostraram-se melhores do que os apresentados anteriormente na literatura considerando cada problema investigado neste trabalho.Item Uma nova formulação para otimização multi-objetivo em redes de filas finitas gerais e com único servidor.(2020) Souza, Gabriel Lima de; Moreira, Gladston Juliano Prates; Duarte, Anderson Ribeiro; Moreira, Gladston Juliano Prates; Duarte, Anderson Ribeiro; Cruz, Frederico Rodrigues Borges da; Silva, Ivair RamosUma nova formulação de programação matemática é proposta para um problema de otimização em redes de filas. A soma das probabilidades de bloqueio de uma rede de filas acíclicas finitas de servidor único e tempo de serviço geral é minimizada juntamente com o tamanho total da área de espera e as taxas gerais de serviço. Um algoritmo genético multiobjetivo (MOGA) e um algoritmo multiobjetivo de otimização por enxame de partículas (MOPSO) é adaptado para resolver esse difícil problema estocástico. O algoritmo resultante produz um conjunto de soluções eficientes para mais de um objetivo. A implementação dos algoritmos de otimização depende do método de expansão generalizado (GEM), uma ferramenta clássica usada para avaliar o desempenho de redes de filas finitas. Um conjunto de experimentos computacionais é apresentado para evidenciar a eficácia e eficiência da abordagem proposta. As informações obtidas a partir da análise de uma rede complexa podem ajudar no planejamento desses tipos de redes de filas.