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Estratégias Híbridas de Machine Learning e Simulação para a Resolução de Problemas de Escalonamento

By Romão Filipe Dias Santos

Abstract

Esta dissertação propõe uma abordagem híbrida de Machine Learning e Simulação, para a resolução de problemas de escalonamento da produção, considerando tempos de processamento estocásticos e buffers de capacidade limitada. A abordagem seguida combina modelos de Simulação com técnicas de Reinforcement Learning. De entre estas técnicas, destaca-se a NeuroEvolution que combina Redes Neuronais com Algoritmos Genéticos. Para modelar os problemas reais de escalonamento da produção, considerou-se fundamental o uso de simulação de eventos discretos. Os resultados computacionais obtidos mostram que a conjugação dos modelos de simulação e de NeuroEvolution permite obter ganhos de desempenho superiores, quando em comparação com os regras de prioridade (dispatching rules) da literatura. São ainda retiradas conclusões quanto à eficiência do método desenvolvido e à sua utilidade em contexto real

Topics: Engenharia electrotécnica, electrónica e informática, Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering, Ciências da engenharia e tecnologias::Engenharia electrotécnica, electrónica e informática, Engineering and technology::Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering
Year: 2018
OAI identifier: oai:repositorio-aberto.up.pt:10216/114176

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