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Metaheurísticas de chaves aleatórias para o problema de realocação de blocos

Processo: 25/11059-3
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2025
Data de Término da vigência: 31 de julho de 2026
Área de conhecimento:Engenharias - Engenharia de Produção - Pesquisa Operacional
Pesquisador responsável:Mateus Pereira Martin
Beneficiário:Guilherme Reis Nahass
Instituição Sede: Centro de Ciências em Gestão e Tecnologia (CCGT). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). Campus de Sorocaba. Sorocaba , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:22/05803-3 - Problemas de corte, empacotamento, dimensionamento de lotes, programação da produção, roteamento e localização e suas integrações em contextos industriais e logísticos, AP.TEM
Assunto(s):Meta-heurística   Otimização combinatória
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Logistica interna | Metaheurísticas | Otimização Combinatória | Random-key optimizer | Metaheurísticas

Resumo

Este projeto propõe o desenvolvimento de metaheurísticas baseadas em chaves aleatórias para a resolução do problema de realocação de blocos de descarregamento restrito (PRB-D), um desafio relevante em ambientes industriais, como depósitos em siderúrgicas, e ambientes logísticos, como terminais portuários. O PRB-D é um problema de otimização combinatória que consiste em determinar a sequência de movimentações de blocos empilhados de modo a minimizar o número de realocações necessárias para a retirada dos blocos, respeitando restrições operacionais como o limite de altura das pilhas e a ordem de expedição dos blocos. Para abordar esse problema, será utilizado o Random-Key Optimizer, proposto em Chaves et al. (2024), um framework flexível e eficiente que permite a implementação de diferentes metaheurísticas, tanto populacionais (p.e., algoritmos genéticos) quanto não-populacionais (p.e., simulated annealing), por meio da codificação das soluções como vetores de chaves aleatórias e da utilização de decodificadores específicos. As soluções propostas serão validadas por meio de experimentos computacionais com instâncias da literatura e, sempre que possível, com dados reais provenientes de empresas. Espera-se que os resultados obtidos contribuam para o avanço do estado da arte em otimização de operações logísticas, promovendo ganhos de eficiência e redução de custos. (AU)

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