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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/50640

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dc.contributor.advisorMOURA, Márcio José das Chagas-
dc.contributor.authorSALES JUNIOR, Reginaldo Cunha-
dc.date.accessioned2023-05-29T17:07:14Z-
dc.date.available2023-05-29T17:07:14Z-
dc.date.issued2022-08-23-
dc.identifier.citationSALES JUNIOR, Reginaldo Cunha. Desenvolvimento de algoritmo genético para solução do problema da programação de carregamento de veículos. 2022. Dissertação (Mestrado em Engenharia da Produção) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/50640-
dc.description.abstractA finalidade desta dissertação é modelar a programação de carregamento dos veículos regidos por uma tabela de horários em um operador logístico em busca de soluções que proporcionem redução de custos. Sendo assim, este trabalho se utilizou de buscas realizadas no que há de mais recente e avançado em termos de modelagem com algoritmos genéticos para aplicar na resolução do problema. Em seguida, adotou-se como metodologia de direcionamento o levantamento de como funciona a programação dos carregamentos dos veículos assim como o conhecimento das regras de negócios contidas no setor responsável pela operação para identificar possíveis entraves contrários à produtividade e redução dos custos. Logo após construir a modelagem, deu-se início à atividade de análise dos resultados, onde se constatou que diversas soluções viáveis foram conhecidas, porém, dentre elas, 8 apresentavam as melhores soluções do modelo, ou seja, soluções que apresentavam a menor quantidade de colaboradores a serem contratados para operacionalizar os carregamentos dos veículos. De posse de tais evidências, esta dissertação avaliou comparativamente o impacto de algumas soluções utilizando uma das principais variáveis utilizadas pelos gestores operacionais, que é a quantidade de caixas. Por fim, dentre as oito melhores soluções, uma delas foi eleita como a melhor e recomendada para a implantação.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectEngenharia de produçãopt_BR
dc.subjectProblema da programação de carregamentospt_BR
dc.subjectOtimização combinatóriapt_BR
dc.subjectAlgoritmos genéticospt_BR
dc.titleDesenvolvimento de algoritmo genético para solução do problema da programação de carregamento de veículospt_BR
dc.typemasterThesispt_BR
dc.contributor.advisor-coLINS, Isis Didier-
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/8750430430603078pt_BR
dc.publisher.initialsUFPEpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.degree.levelmestrado profissionalpt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/7778828466828647pt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação Profissional em Engenharia de Produçãopt_BR
dc.description.abstractxThe purpose of this dissertation is to model the loading schedule of vehicles governed by a timetable in a logistics operator in search of solutions that provide cost reduction. Therefore, this work used searches carried out in the most recent and advanced in terms of modeling with genetic algorithms to apply in solving the problem. Then, it was adopted as a targeting methodology the survey of how the vehicle loading schedule works as well as the knowledge of the business rules contained in the sector responsible for the operation to identify possible obstacles contrary to productivity and cost reduction. Soon after building the model, the activity of analyzing the results was started, where it was found that several viable solutions were known, however, among them, 8 presented the best solutions of the model, that is, solutions that presented the least amount of employees to be hired to carry out the loading of vehicles. With such evidence, this dissertation comparatively evaluated the impact of some solutions using one of the main variables used by operational managers, which is the number of cashiers. Finally, among the eight best solutions, one of them was chosen as the best and recommended for implementation.pt_BR
dc.contributor.advisor-coLatteshttp://lattes.cnpq.br/5632602851077460pt_BR
Aparece nas coleções:Dissertações de Mestrado Profissional - Engenharia da Produção

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