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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Banaszewski, Roni Fabio | - |
| Autor(es): dc.contributor | Banaszewski, Roni Fabio | - |
| Autor(es): dc.contributor | Ribeiro, Rodrigo Scoczynski | - |
| Autor(es): dc.contributor | Ogiboski, Luciano | - |
| Autor(es): dc.creator | Vitor Filho, Márcio da Costa | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-29T12:12:56Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-29T12:12:56Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2023-08-10 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2023-08-10 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2023-07-05 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/32041 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1091133 | - |
| Descrição: dc.description | Truck sequencing in the loading and unloading operations of multiple products within the downstream segment is a complex logistical problem commonly tackled based on the experience of professionals, with little or no support from a computerized decision support system. This research aims to develop an efficient and feasible solution using Genetic Algorithms, aiming to improve the quality of operational decision-making in this context. The study is justified by the importance of transportation logistics in the supply chain and the challenges faced in determining the ideal mode of transportation for goods. The methodology adopted involved exploratory research of the problem, followed by the modeling of the genetic algorithm, implementation in a computational environment, and validation of the solution in different hypothetical scenarios. The results obtained demonstrated the capability of Genetic Algorithms in optimizing fuel supply and distribution terminal operations, providing decision support in highly dynamic situations. The study's conclusion reaffirms the relevance and effectiveness of Genetic Algorithms as decision support tools for complex logistical problems and suggests further investigations to enhance the proposed solutions and advance knowledge in the field of transportation logistics. This systematic and efficient approach aims to optimize the sequencing of loading and unloading operations of tanker trucks in storage and fuel distribution terminals. | - |
| Descrição: dc.description | O sequenciamento de caminhões-tanque em operações de carga e descarga de múltiplos produtos dentro do segmento downstream é um problema logístico complexo e comumente realizado com base na experiência de profissionais com pouco ou nenhum auxílio de um sistema computacional de apoio à decisão. O presente trabalho visa desenvolver uma solução eficiente e factível utilizando Algoritmo Genético, buscando melhorar a qualidade das tomadas de decisões operacionais nesse contexto. A pesquisa é justificada pela importância da logística de transporte na cadeia de suprimentos e pelos desafios enfrentados na definição do modal ideal para o transporte de mercadorias. A metodologia adotada envolveu uma pesquisa exploratória do problema, seguida pela modelagem do algoritmo genético, implementação em ambiente computacional e validação da solução em diferentes cenários hipotéticos. Os resultados obtidos demonstraram a capacidade do Algoritmo Genético em otimizar as operações de terminal de abastecimento e distribuição de combustíveis, fornecendo suporte para a tomada de decisão em situações de grande dinamismo. A conclusão do estudo reitera a relevância e eficácia do uso de Algoritmos Genéticos como ferramentas de apoio à tomada de decisões em problemas logísticos complexos e sugere investigações futuras para aprimorar ainda mais as soluções propostas em busca do avanço do conhecimento na área da logística de transporte através de uma abordagem sistemática e eficiente para otimizar o sequenciamento de operações de carga e descarga de caminhões-tanque em terminais de armazenamento e distribuição de combustíveis. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
| Publicador: dc.publisher | Guarapuava | - |
| Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
| Publicador: dc.publisher | Engenharia Civil | - |
| Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
| Direitos: dc.rights | openAccess | - |
| Direitos: dc.rights | Attribution 4.0 International | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Transporte | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Algorítmos genéticos | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Engenharia civil | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Transportation | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Genetic algorithms | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Civil engineering | - |
| Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::ENGENHARIAS | - |
| Título: dc.title | Otimização do sequenciamento de operações de carga e descarga de caminhões apoiada por algoritmo genético em programação evolutiva | - |
| Título: dc.title | Optimization of the sequencing of truck loading and unloading operations supported by genetic algorithm in evolutionary computation | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT | |
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