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OTIMIZAÇÃO DE LINHAS DE MONTAGEM POR ALGORÍTMOS GENÉTICOS: ANÁLISE, APERFEIÇOAMENTO E IMPLEMENTAÇÃO.

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1 OTIMIZAÇÃO DE LINHAS DE MONTAGEM POR ALGORÍTMOS GENÉTICOS: ANÁLISE, APERFEIÇOAMENTO E IMPLEMENTAÇÃO

2 ÉLDMAN DE OLIVEIRA NUNES E AURA CONCI INSTITUTO DE COMPUTAÇÃO UFF

3 Algoritmo Genético Original Melhor cromossomo encontrado Melhor solução encontrada (layout da linha)

4 Parâmetros Genéticos: População inicial: 100 indivíduos Avaliação: F fitness = 1- (F obj + C p. Penalidade)/STT Tp max - F Obj = (i=1 10) max { TTA [A esq (P i )], TTA [A dir (P i )]} - C p (Coeficiente de aplicação de penalidade) = 2,0 - Penalidade = número de violações às precedências x tempo de duração da atividade mais longa da linha. - Somatória dos tempos de execução de todas as atividades da linha: SST = (i=1 13) TTA (A i ) Reprodução: cruzamento de um ponto (80% probabilidade) mutação simples de bits (probabilidade de 4% por bit) Seleção: stochastic universal sampling Sobrevivência: elitismo do melhor indivíduo Critério de parada: 200 gerações

5 Algorítmo Genético Proposto Alterações propostas Geração heurística da população inicial Cruzamento modificado Mutação modificada Módulo de busca local

6 Interface do programa AGBALIM - AG Balanceamento de Linhas de Montagem

7 Resultado dos testes Testando a inicialização heurística (melhor indivíduo encontrado)

8 Testando o cruzamento proposto (melhor indivíduo encontrado)


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