Heurísticas GRASP para o problema de formação de células de manufatura

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorOchi, Luiz Satoru-
Autor(es): dc.contributorCPF:31609080822-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/9171815778534257-
Autor(es): dc.contributorLavor, Carlile Campos-
Autor(es): dc.contributorCPF:31870800722-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/2019624495480547-
Autor(es): dc.contributorNogueira, Loana Tito-
Autor(es): dc.contributorCPF:31110908022-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/2537709612833688-
Autor(es): dc.creatorPeres, Fabrício da Silva-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-07-11T17:45:21Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-07-11T17:45:21Z-
Data de envio: dc.date.issued2021-03-10-
Data de envio: dc.date.issued2008-03-31-
Data de envio: dc.date.issued2021-03-10-
Data de envio: dc.date.issued2006-11-13-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://app.uff.br/riuff/handle/1/17118-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/756857-
Descrição: dc.descriptionThe main reason of this research is to analyze how the GRASP heuristic works in solving problems of manufacturing cell formation . In this context, there are made so many experimental analysis, comparing empiric results to results obtained from other kind of algorithm mentioned in literature. The design of all proposal algorithms was made by an evolution, always inserting new techniques to each step. We can mention some of these techniques used as filter, in construction phase, data mining and path relinking. However, after finishing tests, the results obtained with proposal algorithms couldn t get better than the best algorithms found in literature. The best proposal algorithm was ranking in third in general comparison, that places it better than other five algorithms found in literature. Keywords: Metaheuristic, GRASP, Cluster, Cell formation problem, Data Mining, Path Relinking-
Descrição: dc.descriptionO objetivo deste trabalho é a de analisar o desempenho da heurística GRASP na solução do problema de formação de células de manufatura(PFCM). Neste contexto, são efetuadas análises experimentais através de resultados empíricos comparando com resultados obtidos por outros algoritmos da literatura. O desenvolvimento dos algoritmos propostos foi realizado através de uma evolução, inserindo novas técnicas em cada nova versão. Foram utilizadas técnicas como filtro na fase de construção, mineração de dados e reconexão por caminhos. Entretanto, após os testes realizados e os resultados obtidos, os algoritmos aqui propostos não conseguiram superar os melhores resultados conhecidos na literatura. Os resultados colocaram o melhor algoritmo proposto em terceiro lugar no comparativo geral com os algoritmos da literatura. Apesar disto este algoritmo conseguiu superar os resultados de cinco outros algoritmos da literatura.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherPrograma de Pós-Graduação em Computação-
Publicador: dc.publisherComputação-
Direitos: dc.rightsAcesso Aberto-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectCiência da computação-
Palavras-chave: dc.subjectMetaheurística-
Palavras-chave: dc.subjectGRASP-
Palavras-chave: dc.subjectProcesso de mineração de dados-
Palavras-chave: dc.subjectMineração de dados-
Palavras-chave: dc.subjectAlgoritmo-
Palavras-chave: dc.subjectHeurística-
Palavras-chave: dc.subjectClusterização-
Palavras-chave: dc.subjectProblema de formação de células de manufatura-
Palavras-chave: dc.subjectReconexão por caminhos-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO::COMPUTABILIDADE E MODELOS DE COMPUTACAO-
Título: dc.titleHeurísticas GRASP para o problema de formação de células de manufatura-
Tipo de arquivo: dc.typeDissertação-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

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