Otimização por Algoritmo Genético da Produtividade Operacional em uma Oficina de Manutenção de Vagões Aplicada em Caso Real (original) (raw)
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Proceedings of 10th World Congress on Computational Mechanics, 2014
Resumo. Este trabalho é dedicado ao estudo do desempenho de combinações (dois a dois) de operadores de mutação e cruzamento de um algoritmo genético, com o objetivo principal de encontrar a melhor combinação destes operadores para resolução da minimização do tempo de percurso de ferramentas em maquinas CNC. Dentre os experimentos conduzidos variamos a quantidade de furos e o grau de simetria, fatores que geram substancial aumento na complexibilidade do problema. A escolha adequada da sequência de operações em máquinas CNC, minimizando o tempo de deslocamento, é particularmente importante quando um grande número de operações rápidas deve ser realizado pela máquina. A minimização de tal objetivo traz múltiplas consequências benéficas às operações, como maximização da produção e minimização do custo.
Produtividade de Genótipos de Batata em Sistema de Cultivo Orgânico
2009
Resumo O sistema orgânico de produção de batata (Solanum tuberosum L.) é uma excelente alternativa ao produtor rural. No entanto, entre os fatores que dificultam a produção, encontra-se a falta de estudos em relação a cultivares com aptidão ao cultivo. O objetivo deste trabalho foi avaliar a produtividade de cultivares de batata em sistema orgânico. Os seguintes genótipos foram testados:
Uso de algoritmo genético com operadores modificados para otimização de funções de variáveis reais
2019
Este trabalho apresenta um Algoritmo Genetico que utiliza uma nova operacao de crossover (ADX – Adjusted Crossover) e um novo metodo de mutacao atraves do ajuste baseado em correlacao (CAM – Correlation Adjustment Mutation). Ambos os operadores propostos sao executados na populacao do AG, otimizando solucoes ja existentes (ADX) e aumentando o poder exploratorio global do algoritmo atraves do ajuste correlacional (CAM). Heuristicas puramente baseadas em solucao oferecem um bom nivel de otimizacao local (intensificacao), no entanto, possuem baixo nivel de exploracao global do espaco de busca. Por outro lado, algoritmo evolutivos oferecem capacidades exploratorias globais melhores. A partir deste pressuposto, os metodos que buscam o aumento de tais capacidades exploratorias sao vastamente utilizados para otimizacao de problemas com restricoes de variaveis, devido a utilizacao vantajosa do poder de busca das duas abordagens (baseado em solucao e evolutivos). Os metodos propostos neste t...
Otimização por algoritmos genéticos do sequenciamento de ordens de produção em ambientes Job Shop
2014
A otimizacao de processos produtivos e tema de grande relevância na industria, sendo portanto tratado por diversos pesquisadores ao redor do mundo, ha mais de cinquenta anos. Dentre os problemas a serem solucionados, tem grande destaque a questao do sequenciamento de ordens de producao devido a sua vasta aplicabilidade como, por exemplo, no aumento da produtividade de veiculos em industrias automobilisticas ou na melhoria do desempenho de processadores em computadores. No presente trabalho foram abordados estudos envolvendo a otimizacao de problemas deterministicos de sequenciamento de ordens de producao em ambientes Job Shop atraves do uso de algoritmos geneticos. Os problemas testados pertencem a um grupo de exemplares disponiveis em uma biblioteca de problemas de pesquisa operacional, largamente utilizada por pesquisadores neste contexto, sendo que nesses exemplares todas as ordens de producao estao disponiveis para alocacao no instante zero e os tempos de processamento sao fixos...
Algoritmo Genético Aplicado No Planejamento Da Operação De Um Parque Eólico
Acta Iguazu, 2014
A energia eólica é a fonte renovável de geração de energia elétrica que mais vem crescendo a nível mundial. À medida que a participação dessa fonte em um sistema elétrico aumenta, torna-se necessário realizar o controle da potência fornecida à rede pelos aerogeradores, de forma a manter a qualidade da eletricidade entregue, seguindo as condições impostas pelo planejamento da operação. O trabalho apresenta uma metodologia para o planejamento de médio prazo da operação de um parque eólico, levando-se em consideração a minimização do custo da energia produzida. Para tanto são apresentados conceitos referentes as estratégias adotadas ao nível do planejamento da operação, aos algoritmos genéticos e as ferramentas computacionais utilizadas para implementação e simulação do controle, a saber Matlab e Global Optimization Toolbox. Por fim, discutem-se os resultados do controle proposto, através da simulação de cenários de produção eólica.
Otimização Paramétrica Veicular Via Algoritmos Genéticos
Revista Processos Químicos, 2021
Este trabalho apresenta uma aplicação de algoritmos genéticos em um veículo automotivo, para buscar parâmetros ótimos de rotação de motor utilizados nas mudanças de marcha com o objetivo de otimizar a economia de combustível e performance em aceleração de 0 a 100 km/h. Foram considerados os testes de economia de combustível padronizados FTP e HWFET. A otimização buscou três perfis de direção ótimos: uma otimização global, uma otimização específica que desconsidera o teste HWFET e uma que desconsidera o teste FTP. Os resultados foram comparados a um perfil típico de condução com mudanças de marcha a 3000 rpm e reduções de marcha a 1000 rpm. A solução da otimização global obteve 11,55% de melhoria na economia de combustível FTP, mas houve redução de 14,30% na economia de combustível HWFET. As soluções encontradas pelo AG nas otimizações específicas alcançaram melhorias de 13,71% naeconomia de combustível no teste FTP e 1,53% na economia de combustível no teste HWFET. Em todas as otimi...
REVISTA EIXO, 2013
Para analisar o efeito dos parâmetros da infecção viral do AGRI e seu desempenho em comparação com outras meta-heurísticas bem conceituadas, as seguintes funções de benchmarking relacionadas com problemas de minimização foram selecionadas: F1 (Shifted Sphere Function), F2 (Shifted Schwefel's Problem), F3 (Shifted Rotated High Conditioned Elliptic Function) e F5 (Schwefel's Problem 2.6 with Global Optimum on Bounds). Os resultados mostraram que para funções unimodais propostas, o AGRI tem boa performance em comparação com as outras meta-heurísticas selecionadas podendo alcançar o ótimo global ou boas soluções com poucas iterações.
Otimização da Demanda de Potência contratada utilizando Algoritmos Genéticos
Anais do Simpósio Brasileiro de Sistemas Elétricos 2020, 2020
Para os consumidores atendidos em tensão superior a 2,3 kV, pertencentes ao Grupo A, o valor da demanda de potência ativa a ser contratado com a concessionária de distribuição de energia elétrica passa a ter um peso significativo na fatura mensal. Em momentos em que os recursos são escassos, a escolha vantajosa dessa demanda, bem como da modalidade tarifária mais adequada, deverá ser feita de tal forma que a potência e a energia solicitadas estejam disponíveis sem custos adicionais, e o valor a ser pago seja o menor possível. Este trabalho apresenta uma proposta de otimização por meio de algoritmos genéticos, aplicada ao problema da contratação de demanda de potência ativa, encarado pelos clientes do Grupo A, enquadrados na modalidade tarifária horária azul, em que é necessário ser contratado um montante de demanda no posto horário de ponta e outro no posto horário fora de ponta. Simulações foram feitas e os resultados mostraram que o modelo de otimização com algoritmos genéticos é ...