Utilização de metaheurísticas combinada a diferentes métodos de aglutinação para a otimização de um processo de torneamento com múltiplas respostas

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEG

A tomada de decisão dos sujeitos em projetos organizacionais e em seu cotidiano pessoal: um estudo no contexto de diferentes nacionalidades

Este trabalho tem por objetivo estudar a tomada de decisão dos indivíduos de diferentes nacionalidades, que atuam na gestão de projetos organizacionais, em sua vida fora do âmbito profissional. Dado que as metodologias existentes na área de gestão de projetos atentam para a necessidade de um processo decisório racional, lógico e objetivo, este estudo pretende explorar até que ponto os sujeitos organizacionais extrapolam este mesmo processo decisório linear, advindo do mundo profissional, para o seu cotidiano. Os estudos acadêmicos ao longo dos anos trataram de discutir esta temática da decisão racional, linear e lógica, os quais foram capazes de refutar esta hipótese com novas perspectivas para o julgamento cognitivo dos humanos. Portanto, além deste trabalho apresentar o campo de estudo da gerência de projetos e seus conceitos, ele também aborda as diversas evoluções teóricas acerca da tomada de decisão ao longo do tempo. A partir da consideração do caráter subjetivo nas teorias de decisão apresentadas, e a limitação cognitiva que muitas vezes se impõe, este estudo busca então explorar as diferentes heurísticas (estratégias simplificadoras, atalhos mentais) de julgamento e seus respectivos vieses cognitivos. As três principais meta-heurísticas, expostas por Tversky e Kahneman em seu trabalho acadêmico de 1974 e também foco deste estudo são, respectivamente: da representatividade, da disponibilidade e da ancoragem e ajustamento. Neste trabalho é realizada uma pesquisa quantitativa com sujeitos organizacionais que trabalham com gestão de projetos, ou que tiveram alguma experiência em algum projeto nas empresas em que trabalham. Ressalta-se que este estudo não se limita ao Brasil, extendendo-se também a outros países com o mesmo público-alvo de pesquisa. Os resultados da pesquisa revelaram que os profissionais que atuam em gestão de projetos estão sujeitos a vieses cognitivos fora do âmbito organizacional, sendo que os brasileiros são os menos propensos a estes vieses, em comparação com as demais nacionalidades estudadas. Também revelou-se que o tempo de experiência profissional não contribui de modo significante para uma tomada de decisão mais racional e lógica no cotidiano pessoal.

Uma nova heurística para o problema de minimização de trocas de ferramentas

O problema de minimização de troca de ferramentas (MTSP) busca uma sequência de processamento de um conjunto de tarefas, de modo a minimizar o número de trocas de ferramentas requeridas. Este trabalho apresenta uma nova heurística para o MTSP, capaz de produzir bons limitantes superiores para um algoritmo enumerativo. Esta heurística possui duas fases: uma fase construtiva que é baseada em um grafo em que os vértices correspondem a ferramentas e existe um arco k = (i, j) que liga os vértices i e j se e somente se as ferramentas i e j são necessárias para a execução de alguma tarefa k; e uma fase de refinamento baseada na meta-heurística Busca Local Iterativa. Resultados computacionais mostram que a heurística proposta tem um bom desempenho para os problemas testados, contribuindo para uma redução significativa no número de nós gerados de um algoritmo enumerativo.

Interface Gráfica para o planejamento da expansão da transmissão de energia elétrica

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Alocação de Chaves para Transferências Automáticas de Cargas entre Subestações Utilizando Algoritmo Busca Tabu Reativa

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Análise crítica da operação radial dos sistemas de distribuição de energia elétrica

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Resolução do problema de sequenciamento de múltiplas linhas de montagem de modelos mistos em ambiente de produção enxuta

This work deals with the sequencing of Multi-Mixed-Model Assembly Lines in a lean manufacturing environment, where an operational structure where several kanbans support several mixed-model assembly lines, so that all assembly lines can receive parts or sub-assemblies from all suppliers. To optimize this system, the sequencing seeks to minimize the distance between the real consumption and the constant ideal consumption of parts or subassemblies, thereby reducing the scaling of kanbans and intermediate stocks. To solve the sequencing problems, the method Clustering Search was applied along with the metaheuristics Variable Neighborhood Search, Simulation Annealing and Iterative Local Search. Instances from the literature and generated instances were tested, thus allowing comparing the methods to each other and with other methods presented in the literature. The performance of the Clustering Search with Iterated Local Search stands out by the quality and robustness of their solutions, and mainly for its efficiency, whereas it converges to better results at a lower computational cost

Propostas de modelagem matemática para o problema de restauração de sistemas de distribuição de energia elétrica radiais

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Diferentes métodos de aglutinação para melhoria de processos com múltiplas respostas

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEG

Heurísticas de pesquisa local para problemas de máquina única

O escalonamento é uma das decisões mais importantes no funcionamento de uma linha de produção. No âmbito desta dissertação foi realizada uma descrição do problema do escalonamento, identificando alguns métodos para a optimização dos problemas de escalonamento. Foi realizado um estudo ao caso do problema de máquina única através do teste de várias instâncias com o objectivo de minimizar o atraso pesado, aplicando uma Meta-Heurística baseada na Pesquisa Local e dois algoritmos baseados no SB. Os resultados obtidos reflectem que os algoritmos baseados no SB apresentaram resultados mais próximos do óptimo, em relação ao algoritmo baseado na PL. Os resultados obtidos permitem sustentar a hipótese de não existirem algoritmos específicos para os problemas de escalonamento. A melhor forma de encontrar uma solução de boa qualidade em tempo útil é experimentar diferentes algoritmos e comparar o desempenho das soluções obtidas.

Algoritmos culturais com abordagem memética e multipopulacional aplicados a problemas de otimização

Em muitos problemas de otimização há dificuldades em alcançar um resultado ótimo ou mesmo um resultado próximo ao valor ótimo em um tempo viável, principalmente quando se trabalha em grande escala. Por isso muitos desses problemas são abordados por heurísticas ou metaheurísticas que executam buscas por melhores soluções dentro do espaço de busca definido. Dentro da computação natural estão os Algoritmos Culturais e os Algoritmos Genéticos, que são considerados metaheurísticas evolutivas que se complementam devido ao mecanismo dual de herança cultura/genética. A proposta do presente trabalho é estudar e utilizar tais mecanismos acrescentando tanto heurísticas de busca local como multipopulações aplicados em problemas de otimização combinatória (caixeiro viajante e mochila), funções multimodais e em problemas restritos. Serão executados alguns experimentos para efetuar uma avaliação em relação ao desempenho desses mecanismos híbridos e multipopulacionais com outros mecanismos dispostos na literatura de acordo com cada problema de otimização aqui abordado.

Algoritmos meméticos en problemas de investigación operativa

En este artículo se plantea la resolución de un problema de Investigación Operativa utilizando PHPSimplex (herramienta online de resolución de problemas de optimización utilizando el método Simplex), Solver de Microsoft Excel y un prototipo híbrido que combina las teorías de los Algoritmos Genéticos con una técnica heurística de búsqueda local. La hibridación de estas dos técnicas es conocida como Algoritmo Memético. Este prototipo será capaz de resolver problemas de Optimización con función de maximización o minimización conocida, superando las restricciones que se planteen. Los tres métodos conseguirán buenos resultados ante problemas sencillos de Investigación Operativa, sin embargo, se propone otro problema en el cual el Algoritmo Memético y la herramienta Solver de Microsoft Excel, alcanzarán la solución óptima. La resolución del problema utilizando PHPSimplex resultará inviable. El objetivo, además de resolver el problema propuesto, es comparar cómo se comportan los tres métodos anteriormente citados ante el problema y cómo afrontan las dificultades que éste presenta. Además, este artículo pretende dar a conocer diferentes técnicas de apoyo a la toma de decisiones, con la intención de que se utilicen cada vez más en el entorno empresarial sustentando, de esta manera, las decisiones mediante la matemática o la Inteligencia Artificial y no basándose únicamente en la experiencia.

Técnicas avanzadas para la gestión de la producción : heurísticas y sistemas inteligentes.

El trabajo ha sido desarrollado en el Departamento de Organización y Gestión de Empresas en la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial de la Universidad de Valladolid. El objetivo fundamental del libro producto del proyecto, es el de facilitar al alumno una visión integral de las técnicas metaheurísticas orientadas a la optimización. Los temas tratados se desglosan en: 1) Introducción, 2) Redes neuronales, 3) Algoritmos genéticos, 4) Recocido simulado, 5) Búsqueda Tabú, 6) Otras técnicas. El trabajo permitirá instaurar metodologías que motiven más directamente a los alumnos en su aprendizaje.

Algoritmos de otimização para decisões de localização de facilidades e distribuição em sistemas multiníveis de transporte rodoviário de carga

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

Metodologia estatística na solução do problema do caixeiro viajante e na avaliação de algoritmos : um estudo aplicado à transgenética computacional

The problems of combinatory optimization have involved a large number of researchers in search of approximative solutions for them, since it is generally accepted that they are unsolvable in polynomial time. Initially, these solutions were focused on heuristics. Currently, metaheuristics are used more for this task, especially those based on evolutionary algorithms. The two main contributions of this work are: the creation of what is called an -Operon- heuristic, for the construction of the information chains necessary for the implementation of transgenetic (evolutionary) algorithms, mainly using statistical methodology - the Cluster Analysis and the Principal Component Analysis; and the utilization of statistical analyses that are adequate for the evaluation of the performance of the algorithms that are developed to solve these problems. The aim of the Operon is to construct good quality dynamic information chains to promote an -intelligent- search in the space of solutions. The Traveling Salesman Problem (TSP) is intended for applications based on a transgenetic algorithmic known as ProtoG. A strategy is also proposed for the renovation of part of the chromosome population indicated by adopting a minimum limit in the coefficient of variation of the adequation function of the individuals, with calculations based on the population. Statistical methodology is used for the evaluation of the performance of four algorithms, as follows: the proposed ProtoG, two memetic algorithms and a Simulated Annealing algorithm. Three performance analyses of these algorithms are proposed. The first is accomplished through the Logistic Regression, based on the probability of finding an optimal solution for a TSP instance by the algorithm being tested. The second is accomplished through Survival Analysis, based on a probability of the time observed for its execution until an optimal solution is achieved. The third is accomplished by means of a non-parametric Analysis of Variance, considering the Percent Error of the Solution (PES) obtained by the percentage in which the solution found exceeds the best solution available in the literature. Six experiments have been conducted applied to sixty-one instances of Euclidean TSP with sizes of up to 1,655 cities. The first two experiments deal with the adjustments of four parameters used in the ProtoG algorithm in an attempt to improve its performance. The last four have been undertaken to evaluate the performance of the ProtoG in comparison to the three algorithms adopted. For these sixty-one instances, it has been concluded on the grounds of statistical tests that there is evidence that the ProtoG performs better than these three algorithms in fifty instances. In addition, for the thirty-six instances considered in the last three trials in which the performance of the algorithms was evaluated through PES, it was observed that the PES average obtained with the ProtoG was less than 1% in almost half of these instances, having reached the greatest average for one instance of 1,173 cities, with an PES average equal to 3.52%. Therefore, the ProtoG can be considered a competitive algorithm for solving the TSP, since it is not rare in the literature find PESs averages greater than 10% to be reported for instances of this size.