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dc.creatorPereira Junior, Geraldo-
dc.date.accessioned2019-11-08T18:54:35Z-
dc.date.available2019-11-08T18:54:35Z-
dc.date.issued2018-05-24-
dc.identifier.citationPEREIRA JUNIOR, Geraldo. Algoritmos evolutivos híbridos aplicados no sequenciamento de produção em uma indústria de alimentos. 2018. 67 f. Dissertação (Mestrado em Informática) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2018.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/4536-
dc.description.abstractThis paper describes a comparative study of some production-scheduling scenarios for a real case in a food company located in Marilia, SP. For this problem, well known Job-Shop Scheduling Problem (JSSP), it was used two types of evolutionary algorithms: Genetic Algorithm and Differential Evolution. In order to increase the efficiency during the search process, these two algorithms have been adapted with local search techniques. Furthermore, it was proposed a heuristic based on load balancing in order to achieve promising regions in the search space. Finally, the proposed approaches have been validated for a real scenario from a food company.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectAlgorítmospt_BR
dc.subjectAlgorítmos genéticospt_BR
dc.subjectAlimentos - Indústriapt_BR
dc.subjectAlgorithmspt_BR
dc.subjectGenetic algorithmspt_BR
dc.subjectFood industry and tradept_BR
dc.titleAlgoritmos evolutivos híbridos aplicados no sequenciamento de produção em uma indústria de alimentospt_BR
dc.title.alternativeHybrid evolutionary algorithms applied in production sequencing in a food industrypt_BR
dc.typemasterThesispt_BR
dc.description.resumoEste trabalho descreve um estudo comparativo entre algumas abordagens de sequenciamento de produção para um caso real em uma indústria de alimentos da cidade de Marília, SP. Para este problema, caracterizado como Job-Shop Scheduling Problem (JSSP), foram utilizados dois tipos de algoritmos evolutivos: Algoritmos Genéticos e Evolução Diferencial. Com o objetivo de aumentar a eficiência no processo de busca, estes algoritmos foram adaptados com técnicas de busca local. Além disso, é proposta uma heurística de balanceamento de carga a fim de alcançar regiões promissoras no espaço de busca. Para validação das abordagens propostas foi utilizado um cenário real de uma indústria de alimentos.pt_BR
dc.degree.localCornélio Procópiopt_BR
dc.publisher.localCornelio Procopiopt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/0516051957937778pt_BR
dc.contributor.advisor1Sanches, Danilo Sipoli-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6377657274398145pt_BR
dc.contributor.referee1Sanches, Danilo Sipoli-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6377657274398145pt_BR
dc.contributor.referee2Morandin Junior, Orides-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/4192845106907956pt_BR
dc.contributor.referee3Bressan, Glaucia Maria-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/2648513655629475pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Informáticapt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRApt_BR
dc.subject.capesCiência da Computaçãopt_BR
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