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    Desenvolvimento de um modelo de incrustação e aplicação de algoritmo genético na programação de limpezas de tanques de resfriamento.

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    No processo de produção de soda cáustica, umas das etapas é o resfriamento da solução de hidróxido de sódio. O resfriamento da solução de hidróxido de sódio é feito em uma série de tanques que utilizam água gelada e água de torre de resfriamento para reduzir a temperatura da solução até um valor especificado. Cada tanque é dotado de agitador e serpentina de resfriamento. A água usada para resfriamento escoa no interior das serpentinas em contracorrente. Nos primeiros tanques usa-se água da torre de resfriamento e nos últimos tanques água gelada. Um dos grandes problemas dos processos industriais é a incrustação formada nos equipamentos. No sistema de resfriamento de soda cáustica, incrustações se formam devido à cristalização de sais em torno da serpentina diminuindo o coeficiente global de transferência de calor. Um modelo assintótico em função do tempo para incrustações nos tanques foi ajustado para determinar o melhor momento da limpeza do tanque. Otimizar a limpeza dos tanques em relação ao período de tempo e a escolha do tanque é e minimizar o número de limpezas periódicas são os objetivos deste trabalho. A função objetivo é calculada pelo programa baseado num modelo para a simulação deste sistema de resfriamento com modelo de incrustação assintótica desenvolvido anteriormente para este projeto e integrado a outros subprogramas desenvolvidos em MATLAB que utilizam os algoritmos genéticos para escolherem as melhores soluções para o sistema. A partir dos algoritmos genéticos determinaram-se alguns ótimos locais analisando os valores da temperatura da solução no último tanque e o número de limpezas por dia, assim como efeitos na carga térmica e na diferença de temperatura entre a água de resfriamento e a solução. Com o uso dos algoritmos genéticos está sendo possível encontrar padrões ótimos de limpeza para os tanques.In the process of caustic soda production, one of the stages is the cooling of the sodium hydroxide solution. The cooling of the sodium hydroxide solution is made in a series of tanks that use frozen water and water of cooling tower to reduce the temperature of the solution until the specified value. Each tank is endowed with agitator and coil of cooling. The cooling water flows in the interior of the coils in countercurrent. The water of cooling tower is used in the first tanks, where as the frozen in the last tanks. One of the great problems of the industrial processes is the fouling formed in the equipment. In the system of caustic soda water cooling of the BRASKEM, fouling if they form due to crystallization of leave around the coil diminishing the global coefficient transference heat. An asymptotic model in function of the time for fouling in the tanks it was adjusted to determine optimum moment where the tank must be clean. To optimize the cleaning of the tanks in relation to the period of time and the choice of the tank is and to minimize the number of periodic cleanings they are the objectives of this work. The objective function is calculated by the program based on a model for the simulation of this system of cooling with developed previously for this project and integrated model of asymptotic fouling function to other subprograms developed in MATLAB that use the genetic algorithms to choose the best solutions for the system. From the genetic algorithms some excellent places had been determined analyzing the values of the temperature of the solution in the last tank and the number of cleaning per day, as well as effect in the thermal load and the difference of temperature enters the water of cooling and the solution. With the use of the genetic algorithms it is being possible to find optimum cleaning schedule for the tanks.Cape

    Agendamento de tarefas em sistemas de manufatura job-shop realista com demanda por encomenda: solução por algoritmo genético

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    Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Florianópolis, 2010Diante de um mercado globalizado e de estruturas organizacionais cada vez mais complexas, o processo de tomada de decisão de uma empresa necessita, cada vez mais, ser rápido e eficiente a fim de promover uma boa posição estratégica. As incertezas de mercado e de produção levam as empresas a investir em flexibilidade na busca por maior robustez. Os Sistemas de Manufatura Flexíveis (SMFs) têm ganhado bastante espaço nas empresas, principalmente naquelas com produção por encomenda e em pequenos lotes, onde os clientes têm grande interação com a produção. Nesta ótica, o presente trabalho trata da programação da produção de sistemas de manufatura Job-shop envolvendo situações mais realistas. Aplicando-se um algoritmo genético (AG) que envolve regras de despacho combinadas, são selecionadas as rotas que apresentem os menores tempos de produção e de setup, sem descuidar do prazo de entrega. O AG proposto atua em duas frentes de forma conjunta: seleção dos recursos disponíveis na célula de manufatura para compor a rota e a ordem de execução de cada processo, dentro da célula. Para tanto é utilizado um cromossomo composto de duas partes: cabeça e corpo. As rotas advém da primeira estrutura que combinadas com os índices de escolha dos recursos da segunda, refletirão nos agendamentos. Testes envolvendo casos clássicos e realistas são promovidos com base na literatura. Nos casos clássicos é observado o desempenho do sistema frente ao agendamento, dado não haver multiplicidade de rotas. Nos demais testes é observado o comportamento da proposta frente a situações com múltiplas rotas e quebras de recursos, bem como atrasos no início dos processos, alterações nos tempos de processamento e tempos dependentes do sequenciamento que está sendo adotado. Os resultados foram satisfatórios, observando-se que a proposta apresentada aproxima-se dos resultados ótimos para os problemas clássicos e, para os realistas, equiparou-se ou superou, segundo critérios de erro mínimo e tempo de processamento) os resultados da literatura, sob mesmas condições

    Roteamento multicast multisessão: modelos e algoritmos

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    Multicast Technology has been studied over the last two decades and It has shown to be a good approach to save network resources. Many approaches have been considered to solve the multicast routing problem considering only one session and one source to attending session‘s demand, as well, multiple sessions with more than one source per session. In this thesis, the multicast routing problem is explored taking in consideration the models and the algorithms designed to solve it when where multiple sessions and sources. Two new models are proposed with different focuses. First, a mono-objective model optimizing residual capacity, Z, of the network subject to a budget is designed and the objective is to maximize Z. Second, a multi-objective model is designed with three objective functions: cost, Z and hops counting. Both models consider multisession scenario with one source per session. Besides, a third model is examined. This model was designed to optimize Z in a scenario with multiple sessions with support to more than one source per session. An experimental analysis was realized over the models considered. For each model, a set of algorithms were designed. First, an ACO, a Genetic algorithm, a GRASP and an ILS algorithm were designed to solve the mono-objective model – optimizing Z subject to a budget. Second, a set of algorithm were designed to solve the multi-objective model. The classical approaches were used: NSGA2, ssNSGA2, SMS-EMOA, GDE3 and MOEA/D. In addition, a transgenetic algorithm was designed to solve the problem and it was compared against the classical approaches. This algorithm considers the use of subpopulations during the evolution. Each subpopulation is based on a solution construction operator guided by one of the objective functions. Some solutions are considered as elite solutions and they are considered to be improved by a transposon operator. Eight versions of the transgenetic algorithm were evaluated. Third, an algorithm was designed to solve the problem with multiple sessions and multiple sources per sessions. This algorithm is based on Voronoi Diagrams and it is called MMVD. The algorithm designed were evaluated on large experimental analysis. The sample generated by each algorithm on the instances were evaluated based on non-parametric statistical tests. The analysis performed indicates that ILS and Genetic algorithm have outperformed the ACO and GRASP. The comparison between ILS and Genetic has shown that ILS has better processing time performance. In the multi-objective scenario, the version of Transgenetic called cross0 has shown to be statistically better than the other algorithms in most of the instances based on the hypervolume and addictive/multiplicative epsilon quality indicators. Finally, the MMVD algorithm has shown to be better than the algorithm from literature based on the experimental analysis performed for the model with multiple session and multiple sources per session.A tecnologia multicast tem sido amplamente estudada ao longo dos anos e apresenta-se como uma solução para melhor utilização dos recursos da rede. Várias abordagens já foram avaliadas para o problema de roteamento desde o uso de uma sessão com apenas uma fonte a um cenário com múltiplas sessões e múltiplas fontes por sessão. Neste trabalho, é feito um estudo dos modelos matemáticos para o problema com múltiplas sessões e múltiplas fontes. Dois modelos matemáticos foram propostos: uma versão multissessão mono-objetivo que visa a otimização da capacidade residual sujeito a um limite de custo e uma versão multiobjetivo com três funções-objetivo. Ambos os modelos levam em conta o cenário multissessão com uma fonte por sessão. Além disso, um estudo algorítmico foi realizado sobre um modelo da literatura que utiliza múltiplas fontes por sessão. Três conjuntos de algoritmos foram propostos. O primeiro conjunto trata do problema mono-objetivo proposto e considera as abordagens ACO, Genético, GRASP e ILS. O segundo conjunto consiste dos algoritmos propostos para o modelo multiobjetivo. Foram projetados os seguintes algoritmos: NSGA2, ssNSGA2, GDE3, MOEA/D e SMS-EMOA. Além disso, foi projetado um algoritmo transgenético com subpopulações baseadas em operadores de criação de solução direcionados por objetivos do problema. Também foi utilizado o conceito de soluções de elite. No total, 8 versões do algoritmo transgenético foram avaliadas. O terceiro conjunto de algoritmos consiste da heurística MMVD proposta para o modelo da literatura com múltiplas fontes por sessão. Esta heurística é baseada no uso de diagramas de Voronoi. O processo experimental foi realizado com amplo número de instâncias configuradas de modo a avaliar diferentes situações. Os resultados foram comparados utilizando métodos estatísticos não-paramétricos. A análise final indicou que o ILS e o Genético obtiveram resultados muito similares, entretanto o ILS possui melhor tempo de processamento. A versão cross0 do algoritmo transgenético obteve o melhor resultado em praticamente todos os cenários avaliados. A heurística MMVD obteve excelentes resultados sobre algoritmos da literatura

    Transgenética computacional aplicada a problemas de otimização combinatória com múltiplos objetivos

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    The Computational Transgenetic is a metaphor for the development of evolutionary algorithms based on the theory of evolution endosymbiotic and other intracellular interactions flow. Several algorithms have been developed based on this metaphor for combinatorial optimization problems, mostly with a single objective, obtaining good results. Once the account of more than one objective provides, in general, more realistic representations of complex practical problems, this work investigates the development of Transgenetic Algorithms for multiobjective problems. Such algorithms are examined in versions that use elements of other multiobjective evolutionary algorithms such as the NSGA-II (Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm-II) and the MOEA/D (Multi-objective Evolutionary Algorithm based on Decomposition). Therefore, this work proposes two new methods using Computational Transgenetic attached to NSGA-II and MOEA/D, named NSTA (Non-Dominated Sorting Transgenetic Algorithm) and MOTA/D (Multi-objective Transgenetic Algorithm based on Decomposition), respectively. To evaluate the proposed techniques performance, the experiments consider two NP-hard combinatorial optimization problems, in versions with more than one objective. The first problem is the Traveling Purchaser Problem and the second the Quadratic Assignment Problem. Experiments were performed with test cases available in benchmarks commonly used by other studies in the literature. The proposed algorithms' results were compared with those obtained by the multiobjetive evolutionary algorithms that inspired them. The analysis of data obtained by the computational experiment shows that the version MOTA/D is among the most efficient algorithms of the experiment with respect to the quality of the Pareto front approximation.CNPqA Transgenética Computacional é uma metáfora para o desenvolvimento de algoritmos evolucionários com base na teoria de evolução endossimbiótica e em outras interações do fluxo intracelular. Diversos algoritmos foram desenvolvidos com base nesta metáfora para problemas de Otimização Combinatória, em sua maioria com um único objetivo, obtendo bons resultados. Uma vez que a consideração de mais de um objetivo leva, em geral, a representações mais realistas de problemas práticos complexos, neste trabalho investiga-se o desenvolvimento de Algoritmos Transgenéticos para problemas multiobjetivo. Tais algoritmos são examinados em versões que utilizam elementos de outros algoritmos evolucionários multiobjetivo sendo eles o NSGA-II (Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm-II) e o MOEA/D (Multi-objective Evolutionary Algorithm based on Decomposition). Diante disso, este trabalho propõe duas novas metodologias utilizando a Transgenética Computacional acoplada ao NSGA-II e ao MOEA/D, denominadas NSTA (Non-Dominated Sorting Transgenetic Algorithm) e MOTA/D (Multi-objective Transgenetic Algorithm based on Decomposition), respectivamente. Para avaliar o desempenho das técnicas propostas, os algoritmos desenvolvidos foram aplicados a dois problemas de Otimização Combinatória, NP-difíceis,em versões com mais de um objetivo. O primeiro problema é o Caixeiro Comprador Biobjetivo e o segundo o Quadrático de Alocação multiobjetivo. Foram realizados experimentos com casos de teste disponíveis em bancos utilizados comumente por outros trabalhos da literatura. Os resultados dos algoritmos propostos foram comparados com os resultados obtidos com os algoritmos evolucionários multiobjetivo que os inspiraram. A análise dos dados obtidos com os experimentos computacionais mostram que a versão MOTA/D é a mais eficiente dentre os algoritmos do experimento com relação a qualidade da aproximação da fronteira de Pareto
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