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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/46251

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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorDROGUET, Enrique Andrés López-
dc.contributor.authorLINS, Isis Didier-
dc.date.accessioned2022-09-08T14:06:59Z-
dc.date.available2022-09-08T14:06:59Z-
dc.date.issued2007-09-05-
dc.date.submitted2022-07-15-
dc.identifier.citationLINS, Isis Didier. Otimização multiobjetivo de confiabilidade e custo via algoritmos evolucionários em projeto de sistemas. 2007. 73p. TCC (Graduação) - Curso de Engenharia de Produção, Centro de Tecnologia e Geociências, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2007.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/46251-
dc.description.abstractAo se projetar um sistema, deseja-se que ele seja altamente confiável e que os custos associados sejam os menores possíveis. No entanto, custo e confiabilidade, em geral, têm uma relação direta, ou seja, quanto maior a confiabilidade do sistema, maiores os seus custos. Isso torna os objetivos de se ter alta confiabilidade e baixos custos conflitantes. Assim, não é possível obter, simultaneamente, desempenhos ótimos para ambos os objetivos e o que se encontra na prática é um conjunto de soluções ótimas segundo a abordagem multiobjetivo. A disposição física dos componentes do sistema interferem tanto na sua confiabilidade quanto nos seus custos. Um dos problemas de otimização relacionados a projetos de sistemas baseados em confiabilidade é o problema de alocação de redundâncias. Deseja-se encontrar o número ótimo de equipamentos para cada um dos subsistemas que formam o sistema. Esse problema pode ser visualizado como um problema de múltiplos objetivos, uma vez que o aumento do número de redundâncias incorre em maiores custos. Esse trabalho propõe uma metodologia multiobjetivo baseada em algoritmos genéticos para resolver o problema de alocação de redundâncias em confiabilidade. São considerados tanto sistemas não-reparáveis, que não são passíveis de manutenção, quanto sistemas reparáveis, que após a falha voltam à operação por um procedimento que não seja a sua completa substituição. São resolvidos dois exemplos de aplicação. O primeiro considera um sistema paralelo-série não-reparável em que se busca maximizar a confiabilidade e minimizar o custo de aquisição de componentes. O segundo leva em conta um sistema reparável paralelo-série, em que se quer maximizar a disponibilidade e minimizar os custos de aquisição e de manutenção corretiva dos componentes ao longo do tempo de missão estabelecido. Supõe-se que os componentes de tal sistema reparável têm processos de falha-reparo regidos por processos de renovação alternados. O processo de falha-reparo do sistema é resultante da superposição dos processos de falha-reparo dos componentes e não é caracterizado por um processo de renovação. Assim, a disponibilidade e o número de reparos dos componentes (utilizado no cálculo do custo) são obtidos por meio de simulação discreta de eventos.pt_BR
dc.format.extent73p.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectEngenharia de produçãopt_BR
dc.subjectPesquisa operacionalpt_BR
dc.subjectOtimização multiobjetivopt_BR
dc.subjectProjeto de sistemas – Algoritmos evolucionários.pt_BR
dc.titleOtimização multiobjetivo de confiabilidade e custo via algoritmos evolucionários em projeto de sistemaspt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/7731672359030872pt_BR
dc.subject.cnpqÁreas::Engenharias::Engenharia de Produçãopt_BR
dc.degree.departament::(CTG-DEP) - Departamento de Engenharia de Produçãopt_BR
dc.degree.graduation::CTG-Curso de Engenharia de Produçãopt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.degree.localRecifept_BR
Aparece nas coleções:(TCC) - Engenharia de Produção



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