Meta-heurísticas evolutivas para o dimensionamento de lotes com restrições de capacidade em sistemas multiestágios

• Processo: 98/02002-9
• Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Vigência (Início): 01 de junho de 1998
• Vigência (Término): 31 de março de 2000
• Área do conhecimento: Engenharias - Engenharia de Produção - Pesquisa Operacional
• Pesquisador responsável: Regina Esther Berretta
• Beneficiário: Luiz Fernando Rodrigues
• Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Meta-heurística Algoritmos genéticos Material Requirement Planning

Resumo

O problema de dimensionamento de lotes tem como objetivo determinar a quantidade e o período a ser produzido cada produto de forma que o custo envolvido seja mínimo, sendo baseado nas previsões de demanda ao longo de um horizonte de planejamento, pela estrutura de produto e nos recursos disponíveis em cada período. Tal problema é modelado matematicamente como um problema inteiro-misto de difícil resolução. Quando considerados recursos limitados e custos de preparação, tal problema pertence à classe de problemas Np-Hard. Devido à sua complexidade, é mais apropriado o uso de heurísticas. A proposta é o desenvolvimento de heurísticas para o problema de dimensionamento de lotes em sistemas multiestágios com limitações de capacidade, considerando custos e tempos de preparação. Nosso objetivo é estudar a incorporação de meta-heurísticas do tipo evolutivas, como algoritmos genéticos e tentar algoritmos híbridos que englobem técnicas de busca local, ou ainda, outras meta-heurísticas. (AU)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

RODRIGUES, Luiz Fernando. Meta-Heurísticas Evolutivas para Dimensionamento de Lotes com Restrições de Capacidade em Sistemas Multiestágios. 2000. Dissertação de Mestrado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação São Carlos.