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Publicação
Algoritmo Genético para Reconfiguração de um Sistema de Transporte Baseado em Agentes
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Autores
Orientador(es)
Resumo(s)
Com o aumento da customização de produtos foi existindo uma necessidade de criar no-vos paradigmas de manufatura que pudessem satisfazer as necessidades do mercado. Ao longo do tempo, estes foram-se ajustando, criando sistemas mais robustos, flexíveis, mas também reconfiguráveis. Os Sistemas Reconfiguráveis de Manufatura (RMS) surgem com a abordagem mais recente que permite a reconfiguração das linhas e do sistema de produção.
O problema de balanceamento das linhas de manufatura é um típico caso de estudo que se foca na reconfiguração das linhas de produção numa perspetiva de atribuição de tarefas a de-terminadas estações, de modo a minimizar tempos de produção e período de inatividade. No en-tanto, esta abordagem pode não ser suficiente, sendo igualmente importante a reconfiguração das linhas numa perspetiva do sistema de transporte de materiais, focando-se na procura de soluções que permitem a não alteração das linhas de manufatura, que pode provocar elevados custos desnecessários.
Algoritmos Genéticos (GA) são um tipo de algoritmos evolutivos e um dos mais utiliza-dos em problemas de otimização, sendo principalmente usado em problemas de busca de solução de caminho mais curto, como o caso do problema do caixeiro-viajante. Esta tese pretende então apresentar uma solução que permita a reconfiguração do sistema de transporte através do uso de um algoritmo genético
With the increasing of product’s customization there was a need to create new manufac-turing systems that were able to satisfy these needs of the market. Over time, these were adapted, creating more robust and flexible systems but also more reconfigurable. The Reconfigurable Man-ufacturing Systems (RMS) emerge as a more recent approach allowing the reconfiguration of the line and all the manufacturing systems. The assembly line balancing problem is a common problem in the system reconfiguration that focus on assigning each task to a workstation, in order to reduce production’s time and idle time. However, this approach may not be enough, being also important to reconfigure the material handling system itself, focusing in the search for optimal solution that allow a non-changing in the manufacturing line. Genetic Algorithms (GA) are one of the most known and used alternatives in optimization problems being widely used in shortest path problems like the travelling salesman. In this thesis it’s presented a solution that allows to reconfigure an agent based material handling system using a genetic algorithm.
With the increasing of product’s customization there was a need to create new manufac-turing systems that were able to satisfy these needs of the market. Over time, these were adapted, creating more robust and flexible systems but also more reconfigurable. The Reconfigurable Man-ufacturing Systems (RMS) emerge as a more recent approach allowing the reconfiguration of the line and all the manufacturing systems. The assembly line balancing problem is a common problem in the system reconfiguration that focus on assigning each task to a workstation, in order to reduce production’s time and idle time. However, this approach may not be enough, being also important to reconfigure the material handling system itself, focusing in the search for optimal solution that allow a non-changing in the manufacturing line. Genetic Algorithms (GA) are one of the most known and used alternatives in optimization problems being widely used in shortest path problems like the travelling salesman. In this thesis it’s presented a solution that allows to reconfigure an agent based material handling system using a genetic algorithm.
Descrição
Palavras-chave
Sistemas Reconfiguráveis de Manufatura Problema de Balanceamento de linhas Sistema de Transporte de Materiais Otimização de Produção Algoritmo Genético