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dc.contributor.advisorRitt, Marcus Rolf Peterpt_BR
dc.contributor.authorMoreira, João Pedro Gonçalvespt_BR
dc.date.accessioned2021-03-11T04:25:03Zpt_BR
dc.date.issued2020pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/218653pt_BR
dc.description.abstractLinhas de montagem são uma forma de produção em massa na qual um produto passa por uma sequência de estações onde são realizadas tarefas necessárias à sua confecção. É comum o uso de linhas de montagem em centros de trabalho para pessoas com deficiência (CTDs), pois a divisão da produção em pequenas tarefas facilita a atribuição de tarefas a trabalhadores de acordo com suas características. O Problema de balanceamento de linhas de produção e designação de trabalhadores (ALWABP) foi criado a partir da necessidade de otimizar a produção de linhas de montagem em CTDs, ao mesmo tempo em que a atribuição de tarefas a trabalhadores nestas linhas seja feita considerando características específicas de cada trabalhador. Para obter soluções de alta qualidade para instâncias do ALWABP, é comum o uso de métodos heurísticos baseados em regras de prioridade. Ao analisar regras de prioridade existentes na literatura do ALWABP, percebe-se um conjunto de elementos comuns que combinados de diferentes formas dão origem às diversas regras já existentes. Ao criar uma linguagem capaz de descrever e combinar estes elementos comuns de diferentes formas, é possível representar regras de prioridade como programas de computador, o que permite a aplicação da técnica de computação evolutiva denominada Programação Genética para evoluir programas e descobrir de forma automática novas regras de prioridade de mais alta qualidade. A aplicação de regras de prioridade descobertas por programação genética, em conjunto com algoritmos que são o estado da arte em termos de métodos heurísticos para o ALWABP, constitui uma ferramenta poderosa para encontrar de forma rápida soluções eficientes para instâncias arbitrárias do problema.pt_BR
dc.description.abstractAssembly lines are a way of large-scale production where a product passes through a sequence of stations on which tasks necessary to its assembly are performed. It is common to use assembly lines in sheltered work centers for people with disabilities (SWDs), since the division of the production in small tasks facilitates the assignment of tasks to workers according to their specific characteristics. The Assembly line worker assignment and balancing problem (ALWABP) was created due to the necessity of optimizing the production of assembly lines in SWDs, considering the specific characteristics of each worker when assigning tasks to workers in such lines. To produce high-quality solutions for ALWABP instances, it is common to use heuristic methods based on priority rules. After analyzing priority rules described in the ALWABP literature, it is possible to identify a set of common elements, such that the rules observed may be described simply as different combinations of these elements. By creating a language capable of describing and combining the common elements in different ways, it is possible to represent priority rules as computer programs, which allows the application of the evolutionary computation technique called Genetic Programming to evolve programs and automatically discover new higher-quality priority rules. The application of priority rules discovered by genetic programming, together with algorithms that are the state of the art in terms of heuristic methods for the ALWABP, constitutes a powerful tool to quickly find efficient solutions to arbitrary instances of the problem.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoengpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectProgramacao geneticapt_BR
dc.subjectEvolutionary computationen
dc.subjectAlgoritmos genéticospt_BR
dc.subjectPriority rulesen
dc.subjectBalanceamento de linha de montagempt_BR
dc.subjectALWABPen
dc.titleBalanceamento de linhas de produção usando regras de seleção descobertas por Genetic Programmingpt_BR
dc.title.alternativeAssembly line balancing using selection rules discovered by Genetic Programming en
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.identifier.nrb001123320pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentInstituto de Informáticapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2020pt_BR
dc.degree.graduationCiência da Computação: Ênfase em Ciência da Computação: Bachareladopt_BR
dc.degree.levelgraduaçãopt_BR


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