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Título: Um modelo baseado em metaheurística para o sequeciamento de bateladas em redes dutoviárias
Autor(es): Yamamoto, Lia
Orientador(es): Arruda, Lúcia Valéria Ramos de
Palavras-chave: Petróleo - Derivados
Algorítmos genéticos
Oleodutos de petróleo
Petroleum products
Genetic algorithms
Petroleum pipelines
Data do documento: 27-Out-2009
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Curitiba
Citação: YAMAMOTO, Lia. Um modelo baseado em metaheurística para o sequeciamento de bateladas em redes dutoviárias. 2009. 128 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2009.
Resumo: O scheduling operacional de uma rede de distribuição de produtos derivados do petróleo é um problema combinatório complexo, de difícil resolução computacional. Este problema pode ser decomposto em três subproblemas de acordo com os elementos chaves do scheduling: aloca- ção dos recursos, seqüenciamento das atividades, e determinação do tempo para a utilização dos recursos pelas atividades. O presente trabalho apresenta o desenvolvimento de um modelo para a solução do subproblema de seqüenciamento das atividades. O seu principal objetivo é propor uma solução baseada em metaheurística para a geração de ordenações das bateladas de produtos derivados do petróleo, criando um modelo de auxílio à tomada de decisão durante as operações de uma malha dutoviária. Da prática operacional, sabe-se que o seqüenciamento de bateladas tem grande influência no resultado final do scheduling. Além disto, a escolha da me- lhor sequencia é um problema multiobjetivo, dependente dos critérios considerados na escolha (atendimento à demanda ou à produção, ocupação dos dutos, etc.). Neste trabalho realizou-se a implementação de várias técnicas metaheurísticas para a solução do problema de seqüencia- mento. Foram analisados os resultados alcançados com o uso de diferentes funções objetivo na otimização. Os resultados mostraram um bom desempenho das metaheurísticas estudadas no seqüenciamento, o que possibilitou a obtenção de boas soluções em um curto tempo computacional. Estudou-se mais profundamente o modelo baseado em algoritmo genético que permite fornecer um conjunto de soluções que representam diferentes opções de possíveis sequencias a serem escalonadas na rede. Este modelo foi, em seguida, extendido para tratar o caso de múltiplos objetivos. Desenvolve-se então uma abordagem baseada em MOGA (Multiobjective Genetic Algorithm) que apresentou bons resultados além de uma maior diversificação de sequencias quando comparado com a solução com objetivo único. Os modelos propostos foram validados em instâncias reais da rede de dutos brasileira e constituem uma ferramenta de auxílio à tomada de decisão operacional, resultando num uso mais eficiente da malha dutoviária estudada.
Abstract: The scheduling of activities to distribute oil derivate products through a pipe network is a complex combinatorial problem, that presents a difficult computational solution. This problem can be decomposed on three sub-problems according to the key elements of scheduling: assignment of resources, sequencing of activities, and determination of resource timing utilization by these activities. This work develops an approach to the sequencing sub-problem. The main objective is to develop an approach based on metaheuristic for the order generation of oil derivate products batches. The approach goals is to aid the operational decision making of the schedu- ling problem in a pipeline network. From the operational practice, the batches sequencing has great influence on the final scheduling result. Moreover the best order choice is a multiobjective problem and depends on the considered criteria (fulfillment of demand and production, pipe- line occupation rate, etc.). Some metaheuristic techniques were implemented to the sequencing problem. Results in using different objective functions on sequencing optimization were also analyzed. The metaheuristic showed a good performance in sequencing, which resulted on good solutions in a small computational time. A model based on genetic algorithm was intensively studied and it has provided a set of solutions that means different options of possible sequences to be schedule in the pipeline network. This model was also extended to treat multiple ob- jectives. A model based on MOGA (Multiobjective Genetic Algorithm) was developed and it showed good results and also good batches sequencing diversification. The proposed models were validated for real scenarios in the Brazilian pipeline network and have become a tool to aid the operational decision making, resulting in an improvement of the study of this pipeline network.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/1051
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