Martins, Alexandre XavierSouza, Marcone Jamilson FreitasSantos, Arthur Almeida2023-11-202023-11-202023SANTOS, Arthur Almeida. Métodos meta-heurísticos para a resolução do problema de sequenciamento de ordens de manutenção preventiva de longo prazo. 2023. 49 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) – Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, João Monlevade, 2023.http://www.repositorio.ufop.br/jspui/handle/123456789/17816Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. Departamento de Engenharia de Produção, Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto.O sucesso de uma empresa requer o bom funcionamento e a confiabilidade de seus sistemas com máquinas e equipamentos em bom estado. Para isto, é essencial um bom plano de manutenção preventiva, que tende a ficar mais complexo conforme aumenta o número de equipamentos e o horizonte de planejamento. O presente trabalho tem como objetivo desenvolver algoritmos meta-heurísticos eficientes para tratar o Problema de Planejamento de Ordens de Manutenção Preventiva de Longo Prazo (PPOMPLP). O trabalho se inicia com o desenvolvimento de uma heurística construtiva e de alocação, seguido do desenvolvimento de heurísticas de busca local e de meta-heurísticas, bem como a avaliação do desempenho dos algoritmos propostos frente à outros trabalhos da literatura. Para a calibragem e validação das meta-heurísticas foram resolvidas instâncias fictícias pequenas. Após a calibragem, as meta-heurísticas foram aplicadas na resolução de instâncias maiores e a real. Como resultado, o Iterated Local Search (ILS) foi a meta-heurística de melhor performance e o resultado obtido para a instância real foi 40,5% melhor que o apresentado na literatura.pt-BRabertohttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/Manutenção produtiva totalGreedy Randomized Adaptive Search Procedure - GRASPIterated Local Search - ILSAlgorítmos computacionais - Simulated AnnealingDissertacaoAutorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 29/10/2023 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação.