UM ALGORITMO GENÉTICO HÍBRIDO MULTIOBJETIVO APLICADO AO PLANEJAMENTO OPERACIONAL DE LAVRA EM MINAS A CÉU ABERTO
|
|
- William Paixão Fidalgo
- 8 Há anos
- Visualizações:
Transcrição
1 UM ALGORITMO GENÉTICO HÍBRIDO MULTIOBJETIVO APLICADO AO PLANEJAMENTO OPERACIONAL DE LAVRA EM MINAS A CÉU ABERTO Guido Pantuza Jr Mestrando em Engenharia Mineral UFOP gpantuza@demin.ufop.br Marcone Jamilson Freitas Souza Prof. do Departamento de Computação UFOP marcone@iceb.ufop.br RESUMO Este trabalho apresenta um Algoritmo Genético Híbrido Multiobjetivo para o problema de planejamento de lavra em minas a céu aberto. Neste problema, sabe-se que cada frente possui características de qualidade diferentes e que o ritmo de lavra deve ser realizado de forma proporcional, gerando uma alimentação que atenda a metas de qualidade e produção requeridas, otimizando o uso dos caminhões. Para atender essas metas utilizou-se uma abordagem multiobjetivo, ou seja, utiliza-se um conjunto de soluções denominadas Paretoótimas ou eficientes, cabendo ao decisor escolher qual solução deve ser adotada. Dado sua complexidade combinatória, o problema é resolvido utilizando um algoritmo genético combinado com um método de busca local. Resultados computacionais mostram que o algoritmo proposto apresenta um bom desempenho em termos de qualidade de soluções e tempo de execução. Palavras-chave: Planejamento de Lavra; Otimização Multiobjetivo; Algoritmo Genético. ABSTRACT This work presents a Multiobjective Hybrid Genetic Algorithm for the problem of open pit mine planning. In this problem, one knows that each front has different characteristics of quality and that the rhythm of exploitation must be carried through of proportional form, generating a feeding that takes care of to the goals of required quality and production, optimizing the use of the trucks. To take care of these goals a multiobjective boarding was used, that is, uses a set of Pareto-excellent or efficient called solutions, fitting to the decisionmaker to choose which solution it must be adopted. Because the computational complexity, the problem are decided using a genetic algorithm with a method of local search. Computational results show that the considered algorithm presents one good performance in terms of quality of solutions and time of execution. Keywords: Open pit mine planning; Multiobjective Optimization; Genetic Algorithm. 1
2 INTRODUÇÃO Durante o último ano, o surgimento de uma nova crise mundial obrigou as empresas do setor mineral a reduzirem seus gastos para garantirem a sua saúde financeira e, dessa forma, assegurarem a sua competitividade no mercado internacional. Dentro desse contexto, algumas empresas optaram pela paralisação temporária das operações da mina ou até mesmo pela desativação destas. Para garantir o vigor econômico e a competitividade de uma empresa é necessário uma gestão otimizada e uma melhora contínua de seu processo produtivo visando à redução de gastos. Uma forma eficiente de reduzir gastos, é através de um planejamento operacional de lavra otimizado, minimizando assim, os gastos operacionais com a explotação do minério, o desperdício de recursos e as multas por atraso ou por produtos fora da especificação requisitada. O problema de planejamento operacional de lavra em minas à céu aberto, considerando alocação dinâmica de caminhões, POLAD, consiste em alocar os equipamentos de carga às diversas frentes de lavra, bem como determinar o número de viagens por hora a serem realizadas por cada caminhão a cada frente de lavra respeitando as restrições operacionais da mina, as especificações de qualidade e a meta de produção para o produto requerido utilizando o menor número de caminhões possível. Neste trabalho consideramos dois pontos de descarga para o material lavrado, sendo o britador primário para descarga de minério e a pilha de estéril para descarga de estéril. Ao contrário dos trabalhos anteriores encontrados na literatura, também consideramos o tempo de ciclo dos equipamentos como uma variável que depende da frente de lavra, do tipo de equipamento, e do tipo de material transportado. Isto porque, além de cada modelo de caminhão levar um tempo diferente para percorrer um mesmo trajeto e este tempo também ser influenciado pelo tipo de carga (minério ou estéril), a trajetória até a pilha de estéril está cada vez mais distante devido às normas de proteção ambiental. O planejamento operacional de lavra, quando feito de forma manual, demanda muito tempo do decisor e geralmente não conduz a bons resultados. A utilização de um sistema computacional de auxílio à tomada de decisão pode garantir uma economia de tempo e dinheiro para a empresa, uma vez que através deste é possível otimizar o número de equipamentos utilizados, respeitando as metas de produção e qualidade. Entre as abordagens encontradas na literatura para o POLAD, destacam-se a otimização mono-objetivo Merschmann e Pinto (2001); Costa et al. (2004); Souza et al. (2007); Ribas et al. (2009) e a otimização multiobjetivo Pantuza Jr. e Souza (2009). Enquanto a abordagem mono-objetivo considera um único objetivo a ser otimizado, a otimização multiobjetivo considera vários objetivos conflitantes entre si, o que torna o sistema mais flexível, uma vez que ela apresenta diversas soluções diferentes, cabendo ao decisor escolher a que for mais conveniente. O restante deste trabalho está organizado como segue. A próxima seção apresenta uma breve fundamentação teórica sobre otimização multiobjetivo e na seguinte é descrita a metodologia utilizada para tratar o problema. Na sequência são apresentados o cenário utilizado para testar 2
3 o algoritmo proposto, bem como os resultados encontrados. Na última seção são apresentadas as conclusões e apontados os trabalhos futuros. OTIMIZAÇÃO MULTIOBJETIVO O POLAD é composto por metas conflitantes (número de caminhões utilizados e metas de produção e qualidade), ou seja, não existe uma solução única que otimize todas elas ao mesmo tempo. Segundo Arroyo (2009), para tal classe de problemas pode-se buscar um conjunto de soluções eficientes. Problemas dessa natureza são chamados de problemas de otimização multiobjetivo por envolverem minimização (ou maximização) simultânea de um conjunto de objetivos satisfazendo a um conjunto de restrições. Neste caso, a tomada de decisão será de responsabilidade do decisor, que poderá escolher a solução que melhor se adapta às necessidades de produção dentre as soluções eficientes. O conjunto de soluções eficientes também é conhecido como soluções Pareto-ótimas. Segundo Pareto (1896), o conceito de Pareto-ótimo constitui a origem da busca na otimização multiobjetivo. Por definição, um conjunto de soluções S é Pareto-ótimo se não existe um outro conjunto de soluções viáveis S que possa melhorar algum objetivo, sem causar uma piora em pelo menos um outro objetivo. Em outras palavras, uma solução s pertence ao conjunto de soluções Pareto-ótimo se não existe solução s que domine s. Considerando um problema de minimização, temos: s domina s se, e somente se, s j s j j e s j < s j para algum j; s e s são indiferentes ou possuem o mesmo grau de dominância se, e somente se, s não domina s e s não domina s. Para a resolução de problemas multiobjetivos, os métodos variam entre métodos exatos e heurísticos. Para a abordagem exata temos a certeza de uma solução ótima mas, geralmente, para problemas complexos, o tempo despendido é superior ao tempo disponível para a tomada de decisão. A utilização de métodos heurísticos é recomendada quando se busca uma boa solução em tempo hábil, mas esse método não garante a otimalidade da solução para o problema. Entre os métodos exatos, destacam-se a programação por metas ou goal programming, a qual consiste na atribuição de pesos aos diferentes objetivos, convertendo assim, os múltiplos objetivos em um único. Esse método considera que as soluções de interesse são aquelas em que as variáveis de desvio estão mais próximas de zero. Porém, para alguns autores, como Pereira (2004), esse procedimento de solução aplicado aos problemas multiobjetivos apresenta restrições de uso, sendo ineficiente por priorizar um objetivo em detrimento de outro. Neste caso, devemos buscar novos métodos de otimização para esta gama de problemas. 3
4 Entre os inúmeros trabalhos relacionados à abordagem heurística multiobjetiva, destacam-se como os mais utilizados, os Algoritmos Genéticos, os quais são baseados na teoria da evolução. Nos Algoritmos Genéticos Multiobjetivos, a cada geração, ou iteração, tem-se um conjunto de indivíduos, ou soluções-pais, sobre os quais são aplicados operadores genéticos (por exemplo, recombinação e mutação) para gerar uma nova população de soluções formada pelas soluções-pai e soluções-filho. Entre os inúmeros Algoritmos Genéticos Multiobjetivos, destacamos: VEGA, MOGA, NPGA, SPEA e NSGA. No Vector Evaluated Genetic Algorithm (VEGA), a cada geração, um grupo de indivíduos que supera os demais de acordo com um dos n objetivos é selecionado, até que n grupos sejam formados. Então os n grupos são misturados conjuntamente e os operadores genéticos são aplicados para formar a próxima geração. No Multiobjective Genetic Algorithm (MOGA), cada indivíduo i é classificado em um nível de acordo com o número de indivíduos que esse indivíduo i domina. Todos os indivíduos não dominados são classificados no nível 1. A aptidão de cada indivíduo é atribuída de acordo com uma interpolação entre o melhor e o pior nível. A aptidão final atribuída a todos os indivíduos de um mesmo nível é a mesma e igual à média da aptidão do próprio nível. Dessa forma, todos os indivíduos do mesmo nível são indiferentes entre si. No Niche Pareto Genetic Algorithm (NPGA), a seleção dos indivíduos se dá através de um torneio baseado no conceito de dominância de Pareto. Dois indivíduos são selecionados e comparados com um subconjunto da população de soluções, sendo selecionado para a próxima geração aquele que não for dominado. No algoritmo Strength Pareto Evolutionary Algorithm (SPEA), é utilizada a seleção baseada na relação de dominância para avaliar e selecionar as soluções. Para avaliar essa relação de dominância e classificar os indivíduos em níveis de dominância, o SPEA usa um conjunto adicional da população. Porém, ao contrário dos algoritmos anteriores, os quais descartam os indivíduos não selecionados, ele utiliza os indivíduos não dominados da população da geração anterior para determinar a aptidão dos indivíduos da população corrente. No algoritmo Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA), os indivíduos são classificados em níveis de acordo com seu grau de dominância, tal como nos algoritmos anteriores. Entretanto, é atribuído um valor de aptidão a cada indivíduo de acordo com seu nível e sua distância em relação às outras soluções do mesmo nível, a chamada distância de multidão. A seleção é feita através de torneios utilizando o valor de aptidão até que todas as vagas para a próxima geração sejam preenchidas. Como o POLAD é classificado como NP-difícil segundo Costa et al. (2005), neste trabalho utilizou-se um Algoritmo Genético Híbrido Multiobjetivo (AGHM) para a resolução do problema, uma vez que, segundo Arroyo (2009), geralmente, um AGHM é mais eficiente que um Algoritmo Genético Puro Multiobjetivo (AGPM). 4
5 METODOLOGIA AGHM aplicado ao POLAD O algoritmo proposto começa sua execução partindo de uma população inicial P 0 gerada aleatoriamente, sendo o número máximo de indivíduos N ind da população definido através de testes empíricos. Após esse passo, os indivíduos são classificados em diversos níveis Ni 1, Ni 2,, Ni k, de acordo com o grau de dominância de tais indivíduos. Após isso, é formada uma nova geração Q de indivíduos pela aplicação dos operadores genéticos tradicionais. Os indivíduos mais aptos são definidos e selecionados para integrar a próxima geração. Este processo é repetido até que se atinja o número máximo de gerações G max, que também foi definido através de testes empíricos. O Algoritmo 1 apresenta o pseudocódigo do AGHM proposto. Algoritmo 1: AGHM Representação de um Indivíduo Para cada indivíduo são utilizadas T matrizes inteiras S de dimensões N (N + 1), em que: T é o conjunto de equipamentos de transporte. N é o conjunto de nós, composto pelo conjunto de frentes de lavra F, pelos pontos de descarga (britador (Brit) e pilha de esteril (PEst)), pelo nó origem (Ori) e pelo nó destino (Dest). T Essa matriz S pode ser decomposta em duas submatrizes C e V, isto é: S N (N+1) V O D. = C N 1 A submatriz C N 1 representa a alocação dos equipamentos de carga ao conjunto N de nós e os respectivos status desses equipamentos que podem estar ativos ou não. A submatriz V O D representa o número de vezes que cada equipamento de transporte (caminhões) Cam l T utiliza o arco (O;D), sendo O o nó de origem e D o nó de destino, com O,D N. 5
6 Cada matriz S T, pertencente ao indivíduo, representa a rota a ser usada pelo caminhão Cam l T. Enquanto a coluna Carga, que é a mesma para todos os caminhões Cam l T de um mesmo indivíduo, representa a alocação dos equipamentos de carga às frentes de lavra, as linhas representam os nós de origem O e as outras colunas, os nós de destino D do arco (O;D). A Fig. 1 ilustra um exemplo de solução para o problema. Pode-se observar, nessa figura, o valor (Car 2,1) na linha F 1 da coluna Carga. Esse valor indica que o equipamento de carga Car 2 está alocado à frente F 1 e está ativo. Na coluna Carga, linha F 2, o valor (Car 8,0) indica que o equipamento de carga Car 8 está alocado à frente F 2, mas está inativo. Ainda nessa coluna, linha F F, o valor (D, 0) indica que esta frente está disponível, pois não há equipamento de carga alocado a ela. A letra X na linha F 4 representa a incompatibilidade entre o caminhão Cam 1 e a carregadeira Carga 4. O símbolo # na coluna Carga significa que nenhuma carregadeira pode ser alocada à frente correspondente. Enquanto o valor na linha Ori, coluna Brit representa o número total de viagens que o caminhão Cam l faz às frentes de minério; na coluna PEst dessa mesma linha representa-se o número total de viagens que o caminhão Cam l realiza às frentes de estéril. Os demais valores representam a rota do caminhão Cam l. Cam l Carga Ori F 1 F 2 F 3 F F Brit PEst Dest Ori # F 1 Car 2, F 2 Car 8, F 3 Car 3, F 4 Car 4,1 X X X X X X X X F F (D;0) Brit # Pest # Dest # Figura 1: Representação de um indivíduo Geração de uma População Inicial O processo de determinação da população inicial pode ser dividido em dois estágios, cada qual repetido para cada indivíduo até que se atinja o número máximo de indivíduos N ind da população. No primeiro estágio, para cada equipamento de carga disponível, uma frente de lavra é escolhida aleatoriamente na submatriz C, sendo que cada frente recebe, no máximo, um único equipamento. O segundo estágio é repetido para toda frente que possua uma carregadeira alocada. Para cada caminhão que seja compatível operacionalmente com a carregadeira, é atribuído como número de viagens desse caminhão a essa frente um valor aleatório menor que o número 6
7 máximo de viagens que o caminhão T pode realizar em uma hora, considerando o tempo de ciclo desse caminhão à essa frente, bem como a sua taxa de utilização. Esse valor é atribuído à célula V FF ; Brit, se a frente for de minério, ou à célula V FF ; PEst, se a frente for de estéril. Essa atribuição é feita para a carregadeira até que a sua produtividade máxima seja alcançada ou até que não haja mais caminhões disponíveis. Um caminhão só é utilizado na frente F se sua taxa máxima de utilização não tiver sido atingida. Avaliação de Um Indivíduo Para a seleção dos pais, os indivíduos são avaliados segundo a relação de dominância de Pareto. Cada indivíduo é classificado em um nível de acordo com o seu grau de dominância em relação aos outros indivíduos. Ou seja, a cada objetivo, um indivíduo é comparado a outro, definindo-se assim, a relação de dominância entre eles. Para calcular a relação de dominância do indivíduo s considera-se o número total de caminhões utilizados, o ritmo de lavra (produção de minério) e a qualidade do produto final. A produção de minério referente a um indivíduo i da população é mensurada segundo a equação (1). na qual: f p s = θ p P Pr (1) P Pr θ p : Produção de minério (t); : Meta de produção de minério (t); : Peso associado à avaliação da produção; O valor da produção de minério P pode ser obtido através do somatório das cargas de todas as viagens feitas pelos equipamentos de transporte às frentes de minério, multiplicadas pelas suas respectivas capacidades. A qualidade do produto final depende da quantidade de minério de cada frente de lavra utilizada na mistura e dos valores dos j-ésimos parâmetros de controle. Essa qualidade é calculada segundo a equação (2). f q q j s = θ j trj t j j S (2) sendo: t j : Teor encontrado para o parâmetro j (%); tr j : Meta de qualidade para o parâmetro j (%); q θ j : Peso associado à avaliação da qualidade do parâmetro j; Cada frente de lavra i possui um valor t ij para o parâmetro de controle j, o valor total do parâmetro de controle j obtido na mistura de minérios pode ser obtido através da média ponderada entre t ij e a produção de cada frente de minério xi. 7
8 Outros objetivos desejáveis, como a relação estéril / minério, a produtividade das carregadeiras e a taxa de utilização dos caminhões também são avaliados, mas não são utilizados para calcular a relação de dominância. Eles são utilizados apenas para garantir a viabilidade das soluções. A relação estéril / minério deve estar compreendida entre um valor máximo e mínimo e a produtividade das carregadeiras e a taxa de utilização dos caminhões deve ser menor que um valor máximo desejado. Operador Genético Recombinação A seleção dos pais é feita por meio de um torneio. Dois indivíduos são selecionados e aquele que possuir menor nível Ni k é selecionado. No caso de empate, é calculada a distância de multidão dist s, e aquele que possuir maior valor de dist s é selecionado. A distância de multidão é calculada de acordo com a Eq. (3): dist s = dist s + F m Ni s+1 F m Ni s 1 (3) na qual, dist s é o valor da distância de multidão do s-ésimo indivíduo do nível Ni k e F m S i é o valor da m-ésima função objetivo. O cálculo da distância de multidão permite que os indivíduos mais espalhados passem a ocupar as últimas vagas disponíveis da próxima população P k+1, garantindo, assim, a diversidade das soluções (Deb et al., 2000). Após a seleção dos indivíduos, apenas a submatriz C contendo as carregadeiras alocadas a cada frente é mantida. A submatriz V é reconstruída pelo procedimento descrito na subseção População Inicial. Mutação O operador genético mutação é aplicado a todos os indivíduos-filho. Ele consiste em uma busca local baseada em estruturas de vizinhanças conhecida como Método de Descida em Vizinhança Variável ou Variable Neighborhood Descent (VND). Inicialmente, o VND considera um conjunto de r vizinhanças distintas, cada qual definida por um tipo de movimento. A seguir, o VND parte de um indivíduo, o chamado indivíduo corrente, e analisa todos os indivíduos que estejam na sua primeira vizinhança, movendo-se para aquele que representar uma melhora segundo a função de avaliação. Esse procedimento é repetido até que não se encontre um indivíduo de melhora. Nesse caso, parte-se para a procura do melhor indivíduo na segunda vizinhança. Havendo melhora, retorna-se à primeira estrutura de vizinhança; caso contrário, passa-se para a próxima vizinhança. O método termina quando é encontrado um indivíduo que não tem vizinho melhor que ele em qualquer das vizinhanças consideradas. Seu pseudocódigo é mostrado no Algoritmo (2). 8
9 Algoritmo 2 VND Estruturas de vizinhanças Para explorar o espaço de soluções do problema foram utilizados 4 movimentos usados em Costa (2005), apresentados a seguir: 1. Acrescentar o número de viagens de um caminhão em uma frente NNPV(s): Este movimento consiste em aumentar em uma unidade o número de viagens de um equipamento de transporte t em uma frente i onde exista um equipamento de carga compatível e em operação. 2. Diminuir o número de viagens de um caminhão em uma frente NNNV(s): Este movimento consiste em diminuir em uma viagem o número de viagens de um equipamento de transporte t em uma frente i onde exista um equipamento de carga compatível e em operação. 3. Trocar equipamentos de carga e número de viagens NTCV(s): Este movimento consiste em trocar uma carregadeira de uma frente para outra frente que esteja disponível, mantendo-se as viagens dos caminhões à ela alocados. 4. Realocar viagem de uma frente para outra NRVF(s): Este movimento consiste em selecionar um caminhão e realocar uma viagem de uma frente para outra frente, mantendo-se assim o número de viagens do caminhão selecionado. População Sobrevivente Para definir a população sobrevivente é aplicada a regra de elitismo para cada objetivo. Isto é, sobrevivem os indivíduos mais aptos de cada objetivo, ou seja, os de menor valor do objetivo correspondente. Para definir o número de indivíduos por objetivo, é feita uma escolha aleatória do objetivo garantindo-se que cada objetivo seja escolhido pelo menos uma vez. Na definição da 9
10 população sobrevivente não se aceita a geração de clones, ou seja, cada indivíduo é selecionado uma única vez. RESULTADOS O algoritmo AGHM proposto foi desenvolvido na linguagem C, usando o compilador C++ Builder 5.0 da Borland. Ele foi testado em um PC Pentium Core 2 Duo, com 2,4 GHz e 4 GB de RAM sob plataforma Windows Vista. Para testá-lo foi considerada uma mina virtual, cujo processo produtivo é inspirado em dados de uma mineração de ferro da região de Ouro Preto (MG). Nessa mina virtual, há 6 carregadeiras, com capacidade de produção de 1000 toneladas/hora, 12 frentes de minério, 5 de estéril e 10 parâmetros de controle de qualidade, todos químicos. A frota, com um total de trinta caminhões, é heterogênea, sendo três grupos diferentes de caminhões com dez caminhões em cada grupo. O primeiro grupo de caminhões possui capacidade de 50 e 45 toneladas para minério e estéril respectivamente, o segundo grupo possui capacidade de 80 e 70 toneladas e o terceiro, de 150 e 135 toneladas para minério e estéril, respectivamente. A meta de produção e os limites superior e inferior são apresentados na Tabela (1). Tabela 1: Meta de Produção Produção de Minério (t/h) Limite Superior : 4300 Meta : 2900 Limite Inferior : 2500 Inicialmente, o AGHM foi submetido a uma bateria preliminar de testes para calibrar os diversos parâmetros existentes, tais como os pesos dos objetivos, número máximo de gerações e tamanho da população. Os valores adotados para os desvios de produção, de qualidade e número de caminhões utilizados são, respectivamente, 10, 100 e 100. Para o número máximo de gerações e tamanho total da população foram adotados, respectivamente, 200 gerações e 8 indivíduos. A Tabela (2) mostra o melhor, o pior e o valor médio para cada valor de objetivo alcançado, descontado o valor do respectivo peso, depois de uma bateria de 100 execuções. Tabela 2: Resultados do POLAD Melhor Média Pior Meta de Produção (t) : Qualidade (%) : 0,01 2,037 16,13 Caminhões Utilizados :
11 Na Tabela 2, a coluna Melhor apresenta o melhor resultado alcançado para cada objetivo, o valor na linha Meta de Produção indica o menor desvio, em toneladas, em relação à meta de produção requerida, o valor na linha Qualidade mostra o menor desvio médio, em percentagem, para os parâmetros de qualidade e a linha Caminhões Utilizados informa o menor número de caminhões utilizados nas 100 execuções. Nas colunas Pior e Média são apresentados, respectivamente, o pior valor e o valor médio encontrado para cada objetivo dentre todas as execuções. Com relação ao tempo computacional demandado pelo algoritmo, o menor tempo gasto foi de 7,61 segundos, o tempo médio foi de 12,45 segundos, enquanto o maior tempo foi de 23,19 segundos. CONCLUSÕES Este trabalho apresentou um Algoritmo Genético Híbrido Multiobjetivo, chamado de AGHM, para a resolução do problema de planejamento operacional de lavra em uma mina a céu aberto (POLAD). Para tornar o modelo mais aplicável considerou-se, ao contrário de outros trabalhos anteriores, dois pontos de descarga diferentes, capacidades diferentes para as cargas de minério e estéril dos caminhões, além do tempo de ciclo dos caminhões dependente da distância entre as frentes de lavra e os pontos de descarga, do tipo de carga (se minério ou estéril) e do tipo de caminhão. Considerou-se também que a frota de equipamentos de carga é heterogenia, ou seja, com diferentes taxas de utilização e produção, entretanto os tempos médios de carregamento são semelhantes, mesmo para diferentes caminhões. O algoritmo proposto combina os procedimentos heurísticos VND e Algoritmos Genéticos com o conceito de dominância de Pareto, explorando, dessa forma, as vantagens da Otimização Multiobjetivo. Os resultados computacionais mostraram a eficiência e flexibilidade da Otimização Multiobjetivo. De fato, a cada resolução obtém-se um conjunto de soluções eficientes, as quais ou priorizam alguma meta ou, então, estão equilibradas entre os diversos valores dos objetivos. Com a apresentação dessas alternativas, dá-se mais flexibilidade ao trabalho do decisor responsável pelo despacho dos caminhões na mina. Como trabalhos futuros propõem-se a inserção de novas estruturas de vizinhança para o método de busca local VND de forma a melhorar, ainda mais, a qualidade dos indivíduos resultantes. REFERÊNCIAS Arroyo, J. E. C. (2009).. Heurísticas e metaheurísticas para otimização combinatória multiobjetivo. Tese de doutorado., Unicamp, 11
12 Costa, F. P. (2005). Aplicações de técnicas de otimização a problemas de planejamento operacional de lavra em minas a céu aberto. Dissertação de mestrado, PPGEM / UFOP, Ouro Preto, M.G. Costa, F. P.; Souza, M. J. F. e Pinto, L. R. (2004). Um modelo de alocação dinâmica de caminhões visando ao atendimento de metas de produção e qualidade. Relatório técnico, CBMA. Costa, F. P.; Souza, M. J. F. e Pinto, L. R. (2005). Um modelo de programação matemática para alocação estática de caminhões visando ao atendimento de metas de produção e qualidade. Revista da Escola de Minas, v. 58, p Deb, K.; Agrawal, S.; Pratab, A. e Meyarivan, T. (2000). A fast elitist non-dominated sorting genetic algorithm for multi-objective optimization: Nsga-II. Relatório técnico, Indian Institute of Technology. Merschmann, L. H. C. e Pinto, L. R. (2001). Planejamento operacional da lavra de mina usando modelos matemáticos. Relatório técnico, Revista Escola de Minas - REM, Ouro Preto, M. G. Pantuza Jr., G. e Souza, M. J. F. (2009). Modelo de simulação computacional para validação dos resultados de alocação dinâmica de caminhões com atendimento de metas de qualidade e de produção em minas a céu aberto. Anais do XVI Simpósio de Engenharia de Produção SIMPEP, Bauru, SP. Pareto, V. (1896). Cours D Economie Politique, volume 1. F. Rouge. Pereira, G. W. (2004). Aplicação da técnica de recozimento simulado em problemas de planejamento florestal multiobjetivo. Dissertação de mestrado, UFMG, Belo Horizonte, MG. Ribas, S.; Coelho, I. M.; Souza, M. J. F. e Menotti, D. (2009). Parallel iterated local search aplicado ao planejamento operacional de lavra. Anais SBPO, Porto Seguro, BA. Souza, M. J. F.; Pantuza Jr., G. e Guimarães, I. F. (2007). Modelo de simulação computacional para validação dos resultados de alocação dinâmica de caminhões com atendimento de metas de qualidade e de produção em minas a céu aberto. Anais do XIV Simpósio de Engenharia de Produção SIMPEP, Bauru, SP. 12
MÉTODOS DE OTIMIZAÇÃO MULTIOBJETIVO E DE SIMULAÇÃO APLICADOS AO PROBLEMA DE PLANEJAMENTO OPERACIONAL DE LAVRA EM MINAS A CÉU ABERTO
MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO E DO DESPORTO Escola de Minas da Universidade Federal de Ouro Preto Departamento de Engenharia de Minas Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mineral - PPGEM MÉTODOS DE OTIMIZAÇÃO
Leia maisUM MODELO DE SIMULAÇÃO NO ARENA PARA O SEQUENCIAMENTO E REDUÇÃO DO TEMPO DAS VIAGENS DOS CAMINHÕES EM UMA MINA A CÉU ABERTO
UM MODELO DE SIMULAÇÃO NO ARENA PARA O SEQUENCIAMENTO E REDUÇÃO DO TEMPO DAS VIAGENS DOS CAMINHÕES EM UMA MINA A CÉU ABERTO GUIDO PANTUZA JR guido.junior@ifmg.edu.br INSTITUTO FEDERAL DE MINAS GERAIS -
Leia maisCAP 254 CAP 254. Otimização Combinatória. Professor: Dr. L.A.N. Lorena. Assunto: Metaheurísticas Antonio Augusto Chaves
CAP 254 CAP 254 Otimização Combinatória Professor: Dr. L.A.N. Lorena Assunto: Metaheurísticas Antonio Augusto Chaves Conteúdo C01 Simulated Annealing (20/11/07). C02 Busca Tabu (22/11/07). C03 Colônia
Leia maisMRP II. Planejamento e Controle da Produção 3 professor Muris Lage Junior
MRP II Introdução A lógica de cálculo das necessidades é conhecida há muito tempo Porém só pode ser utilizada na prática em situações mais complexas a partir dos anos 60 A partir de meados da década de
Leia maisTécnicas para Programação Inteira e Aplicações em Problemas de Roteamento de Veículos 14
1 Introdução O termo "roteamento de veículos" está relacionado a um grande conjunto de problemas de fundamental importância para a área de logística de transportes, em especial no que diz respeito ao uso
Leia maisPlanejamento operacional de lavra
UNIVERSIDADE FEDERAL DE OURO PRETO INSTITUTO DE CIÊNCIAS EXATAS E BIOLÓGICAS DEPARTAMENTO DE COMPUTAÇÃO Planejamento operacional de lavra Anexo do Relatório Técnico-científico Final apresentado ao CNPq,
Leia maisComplemento IV Introdução aos Algoritmos Genéticos
Complemento IV Introdução aos Algoritmos Genéticos Esse documento é parte integrante do material fornecido pela WEB para a 2ª edição do livro Data Mining: Conceitos, técnicas, algoritmos, orientações e
Leia maisDisciplina: Suprimentos e Logística II 2014-02 Professor: Roberto Cézar Datrino Atividade 3: Transportes e Armazenagem
Disciplina: Suprimentos e Logística II 2014-02 Professor: Roberto Cézar Datrino Atividade 3: Transportes e Armazenagem Caros alunos, Essa terceira atividade da nossa disciplina de Suprimentos e Logística
Leia maisA Otimização Colônia de Formigas
A Otimização Colônia de Formigas Estéfane G. M. de Lacerda Departamento de Engenharia da Computação e Automação UFRN 22/04/2008 Índice A Inspiração Biológica O Ant System Aplicado ao PCV O Ant System Aplicado
Leia maisQual é o risco real do Private Equity?
Opinião Qual é o risco real do Private Equity? POR IVAN HERGER, PH.D.* O debate nos mercados financeiros vem sendo dominado pela crise de crédito e alta volatilidade nos mercados acionários. Embora as
Leia maisCAPÍTULO 1 - CONTABILIDADE E GESTÃO EMPRESARIAL A CONTROLADORIA
CAPÍTULO 1 - CONTABILIDADE E GESTÃO EMPRESARIAL A CONTROLADORIA Constata-se que o novo arranjo da economia mundial provocado pelo processo de globalização tem afetado as empresas a fim de disponibilizar
Leia maisOTIMIZAÇÃO VETORIAL. Formulação do Problema
OTIMIZAÇÃO VETORIAL Formulação do Problema Otimização Multiobjetivo (também chamada otimização multicritério ou otimização vetorial) pode ser definida como o problema de encontrar: um vetor de variáveis
Leia maisAPLICAÇÃO DE MÉTODOS HEURÍSTICOS EM PROBLEMA DE ROTEIRIZAÇÃO DE VEICULOS
APLICAÇÃO DE MÉTODOS HEURÍSTICOS EM PROBLEMA DE ROTEIRIZAÇÃO DE VEICULOS Bianca G. Giordani (UTFPR/MD ) biancaggiordani@hotmail.com Lucas Augusto Bau (UTFPR/MD ) lucas_bau_5@hotmail.com A busca pela minimização
Leia maisAlgoritmos Genéticos
UNIVERSIDADE PRESBITERIANA MACKENZIE Laboratório de Computação Natural LCoN I ESCOLA DE COMPUTAÇÃO NATURAL Algoritmos Genéticos Rafael Xavier e Willyan Abilhoa Outubro/2012 www.computacaonatural.com.br
Leia maisInteligência Computacional Aplicada a Engenharia de Software
Inteligência Computacional Aplicada a Engenharia de Software Estudo de caso III Prof. Ricardo de Sousa Britto rbritto@ufpi.edu.br Introdução Em alguns ambientes industriais, pode ser necessário priorizar
Leia maisUniversidade Federal de Ouro Preto - UFOP Instituto de Ciências Exatas e Biológicas ICEB
Universidade Federal de Ouro Preto - UFOP Instituto de Ciências Exatas e Biológicas ICEB PROBLEMA DE PROGRAMAÇÃO DE VEÍCULOS 1 (Vehicle Scheduling Problem) Cássio Roberto de Araújo cassio@em.ufop.br Elva
Leia mais6 Construção de Cenários
6 Construção de Cenários Neste capítulo será mostrada a metodologia utilizada para mensuração dos parâmetros estocásticos (ou incertos) e construção dos cenários com respectivas probabilidades de ocorrência.
Leia maisAnálise e Complexidade de Algoritmos
Análise e Complexidade de Algoritmos Uma visão de Intratabilidade, Classes P e NP - redução polinomial - NP-completos e NP-difíceis Prof. Rodrigo Rocha prof.rodrigorocha@yahoo.com http://www.bolinhabolinha.com
Leia maisSolitaire Interglobal
Solitaire Interglobal POWERLINUX OU WINDOWS PARA IMPLANTAÇÃO SAP Escolher entre as plataformas concorrentes de sistema operacional Linux e Windows para SAP pode ser uma tarefa confusa para as organizações.
Leia maisUma Heurística para o Problema de Redução de Padrões de Corte
Uma Heurística para o Problema de Redução de Padrões de Corte Marcelo Saraiva Limeira INPE/LAC e-mail: marcelo@lac.inpe.br Horacio Hideki Yanasse INPE/LAC e-mail: horacio@lac.inpe.br Resumo Propõe-se um
Leia maisINVESTIGAÇÃO OPERACIONAL EM AÇÃO
INVESTIGAÇÃO OPERACIONAL EM AÇÃO CASOS DE APLICAÇÃO RUI CARVALHO OLIVEIRA JOSÉ SOEIRO FERREIRA (EDITORES) IMPRENSA DA UNIVERSIDADE DE COIMBRA COIMBRA UNIVERSITY PRESS CASO 7 SISTEMA DE APOIO À DECISÃO
Leia maisLista 2 - Modelos determinísticos
EA044 - Planejamento e Análise de Sistemas de Produção Lista 2 - Modelos determinísticos Exercício 1 A Companhia Ferroviária do Brasil (CFB) está planejando a alocação de vagões a 5 regiões do país para
Leia maisGrande parte dos planejadores
ARTIGO Fotos: Divulgação Decidindo com o apoio integrado de simulação e otimização Oscar Porto e Marcelo Moretti Fioroni O processo de tomada de decisão Grande parte dos planejadores das empresas ainda
Leia maisGuia de recomendações para implementação de PLM em PME s
1 Guia de recomendações para implementação de PLM em PME s RESUMO EXECUTIVO Este documento visa informar, de uma forma simples e prática, sobre o que é a gestão do ciclo de vida do Produto (PLM) e quais
Leia maisUM MODELO DE PROGRAMAÇÃO MATEMÁTICA PARA O PROBLEMA DE PLANEJAMENTO DE LAVRA CONSIDERANDO O MÉTODO DE LAVRA SELETIVA
UM MODELO DE PROGRAMAÇÃO MATEMÁTICA PARA O PROBLEMA DE PLANEJAMENTO DE LAVRA CONSIDERANDO O MÉTODO DE LAVRA SELETIVA GUIDO PANTUZA JR (UFOP) gpantuza@yahoo.com.br MARCONE JAMILSON FREITAS SOUZA (UFOP)
Leia maisGerenciamento de Projetos Modulo II Ciclo de Vida e Organização do Projeto
Gerenciamento de Projetos Modulo II Ciclo de Vida e Organização do Projeto Prof. Walter Cunha falecomigo@waltercunha.com http://waltercunha.com PMBoK Organização do Projeto Os projetos e o gerenciamento
Leia maisNa medida em que se cria um produto, o sistema de software, que será usado e mantido, nos aproximamos da engenharia.
1 Introdução aos Sistemas de Informação 2002 Aula 4 - Desenvolvimento de software e seus paradigmas Paradigmas de Desenvolvimento de Software Pode-se considerar 3 tipos de paradigmas que norteiam a atividade
Leia maisProjetos. Universidade Federal do Espírito Santo - UFES. Mestrado em Informática 2004/1. O Projeto. 1. Introdução. 2.
Pg. 1 Universidade Federal do Espírito Santo - UFES Mestrado em Informática 2004/1 Projetos O Projeto O projeto tem um peso maior na sua nota final pois exigirá de você a utilização de diversas informações
Leia maisA SOLUTION OF N-QUEENS PROBLEM BY GENETIC ALGORITHMS
UMA SOLUÇÃO DO PROBLEMA DAS N RAINHAS ATRAVÉS DE ALGORITMOS GENÉTICOS A SOLUTION OF N-QUEENS PROBLEM BY GENETIC ALGORITHMS Eliane Vendramini de Oliveira Mestre em Engenharia Elétrica UNESP/ Ilha Solteira
Leia maisBUSCA LOCAL ITERADA (ILS ITERATED LOCAL SEARCH)
BUSCA LOCAL ITERADA (ILS ITERATED LOCAL SEARCH) Francisco A. M. Gomes 1º sem/2009 MT852 Tópicos em pesquisa operacional Iterated local search (ILS) Método que gera uma sequência de soluções obtidas por
Leia maisO que é a estatística?
Elementos de Estatística Prof. Dr. Clécio da Silva Ferreira Departamento de Estatística - UFJF O que é a estatística? Para muitos, a estatística não passa de conjuntos de tabelas de dados numéricos. Os
Leia maisEscalonamento no Linux e no Windows NT/2000/XP
Escalonamento no Linux e no Windows NT/2000/XP 1 Escalonamento no Linux Os requisitos do escalonador do Linux eram: Apresentar boa performance em programas interativos, mesmo com carga elevada; Distribuir
Leia maisUSO DE OTIMIZADOR EM PLANILHAS ELETRÔNICAS PARA AUXÍLIO AO PLANEJAMENTO DE LAVRA. Luiz Ricardo Pinto (1) Fabrício Lacerda Biajoli (2)
USO DE OTIMIZADOR EM PLANILHAS ELETRÔNICAS PARA AUXÍLIO AO PLANEJAMENTO DE LAVRA Luiz Ricardo Pinto (1) Fabrício Lacerda Biajoli (2) Otávio Massashi Mine (3) Resumo: Este trabalho apresenta modelos matemáticos
Leia maisArquiteturas RISC. (Reduced Instructions Set Computers)
Arquiteturas RISC (Reduced Instructions Set Computers) 1 INOVAÇÕES DESDE O SURGIMENTO DO COMPU- TADOR DE PROGRAMA ARMAZENADO (1950)! O conceito de família: desacoplamento da arquitetura de uma máquina
Leia maisInteligência de Enxame: ACO
Inteligência de Enxame: ACO! Otimização colônia de formigas é uma meta-heurística: «baseada em população «inspirada no comportamento forrageiro das formigas.! Muitas espécies de formigas são quase cegas.!
Leia mais2 Atualidade de uma base de dados
2 Atualidade de uma base de dados Manter a atualidade de uma base de dados é um problema que pode ser abordado de diferentes maneiras. Cho e Garcia-Molina [CHO] definem esse problema da seguinte forma:
Leia maisa 1 x 1 +... + a n x n = b,
Sistemas Lineares Equações Lineares Vários problemas nas áreas científica, tecnológica e econômica são modelados por sistemas de equações lineares e requerem a solução destes no menor tempo possível Definição
Leia maisArquitetura de Rede de Computadores
TCP/IP Roteamento Arquitetura de Rede de Prof. Pedro Neto Aracaju Sergipe - 2011 Ementa da Disciplina 4. Roteamento i. Máscara de Rede ii. Sub-Redes iii. Números Binários e Máscara de Sub-Rede iv. O Roteador
Leia maisSistemas Operacionais
UNIVERSIDADE BANDEIRANTE DE SÃO PAULO INSTITUTO POLITÉCNICO CURSO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO Sistemas Operacionais Notas de Aulas: Tópico 33 e 34 Virtualização São Paulo 2009 Virtualização Ao falar em virtualização,
Leia maisPesquisa Operacional. 4x1+3x2 <=1 0 6x1 - x2 >= 20 X1 >= 0 X2 >= 0 PESQUISA OPERACIONAL PESQUISA OPERACIONAL PESQUISA OPERACIONAL PESQUISA OPERACIONAL
Modelo em Programação Linear Pesquisa Operacional A programação linear é utilizada como uma das principais técnicas na abordagem de problemas em Pesquisa Operacional. O modelo matemático de programação
Leia mais3 Classificação. 3.1. Resumo do algoritmo proposto
3 Classificação Este capítulo apresenta primeiramente o algoritmo proposto para a classificação de áudio codificado em MPEG-1 Layer 2 em detalhes. Em seguida, são analisadas as inovações apresentadas.
Leia maisPLANOS DE CONTINGÊNCIAS
PLANOS DE CONTINGÊNCIAS ARAÚJO GOMES Capitão SC PMSC ARAÚJO GOMES defesacivilgomes@yahoo.com.br PLANO DE CONTINGÊNCIA O planejamento para emergências é complexo por suas características intrínsecas. Como
Leia maisBusca Estocástica Baseada em Planejamento para Maximizar Metas em Jogos de RTS
Busca Estocástica Baseada em Planejamento para Maximizar Metas em Jogos de RTS Autor:Thiago França Naves 1, Orientador: Carlos Roberto Lopes 1 1 Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação Universidade
Leia maisAPLICACAÇÃO DE METRICAS E INDICADORES NO MODELO DE REFERENCIA CMMI-Dev NIVEL 2
APLICACAÇÃO DE METRICAS E INDICADORES NO MODELO DE REFERENCIA CMMI-Dev NIVEL 2 Renan J. Borges 1, Késsia R. C. Marchi 1 1 Universidade Paranaense (UNIPAR) Paranavaí, PR Brasil renanjborges@gmail.com, kessia@unipar.br
Leia maisManejo Florestal Sustentável: Dificuldade Computacional e Otimização de Processos
Manejo Florestal Sustentável: Dificuldade Computacional e Otimização de Processos Daniella Rodrigues Bezerra 1, Rosiane de Freitas Rodrigues 12, Ulisses Silva da Cunha 3, Raimundo da Silva Barreto 12 Universidade
Leia maisPROGRAMAÇÃO INTEIRA. Prof. Gustavo Peixoto Silva Departamento de Computação Univ. Federal de Ouro Preto 5 modelos
PROGRAMAÇÃO INTEIRA Prof. Gustavo Peixoto Silva Departamento de Computação Univ. Federal de Ouro Preto 5 modelos M9.1 - Problema de Seleção de Projetos ver Taha Capítulo 9 Cinco projetos estão sob avaliação
Leia maisDESAFIOS NA GESTÃO DE ATIVOS EM PROJETOS DE MINERAÇÃO DE PEQUENO PORTE: EXEMPLO PRÁTICO
DESAFIOS NA GESTÃO DE ATIVOS EM PROJETOS DE MINERAÇÃO DE PEQUENO PORTE: EXEMPLO PRÁTICO Rodrigo O. Sabino, Richardson V. Agra, Giorgio De Tomi Departamento de Engenharia de Minas e de Petróleo Escola Politécnica
Leia maisPLANEJAMENTO URBANO E DE TRANSPORTES BASEADO EM CENÁRIO DE MOBILIDADE SUSTENTÁVEL O CASO DE UBERLÂNDIA, MG, BRASIL
PLANEJAMENTO URBANO E DE TRANSPORTES BASEADO EM CENÁRIO DE MOBILIDADE SUSTENTÁVEL O CASO DE UBERLÂNDIA, MG, BRASIL Thiago Silva Pereira José Aparecido Sorratini PLANEJAMENTO URBANO E DE TRANSPORTES BASEADO
Leia mais2 Problema das p-medianas
2 Problema das p-medianas 2.1 Definição O PMNC é definido da seguinte forma: determinar quais p facilidades (p m, onde m é o número de pontos onde podem ser abertas facilidades) devem obrigatoriamente
Leia maisTópicos em Engenharia de Software (Optativa III) AULA 2. Prof. Andrêza Leite andreza.lba@gmail.com (81 )9801-6619
Tópicos em Engenharia de Software (Optativa III) AULA 2 Prof. Andrêza Leite andreza.lba@gmail.com (81 )9801-6619 Engenharia de Software Objetivo da aula Depois desta aula você terá uma revisão sobre o
Leia maisArquitetura de Computadores. Sistemas Operacionais IV
Arquitetura de Computadores Sistemas Operacionais IV Introdução Multiprogramação implica em manter-se vários processos na memória. Memória necessita ser alocada de forma eficiente para permitir o máximo
Leia maisGERAÇÃO DE VIAGENS. 1.Introdução
GERAÇÃO DE VIAGENS 1.Introdução Etapa de geração de viagens do processo de planejamento dos transportes está relacionada com a previsão dos tipos de viagens de pessoas ou veículos. Geralmente em zonas
Leia maisO MÉTODO HÚNGARO PARA RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS DE OTIMIZAÇÃO
O MÉTODO HÚNGARO PARA RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS DE OTIMIZAÇÃO João Cesar Guirado Universidade Estadual de Maringá E-mail: jcguirado@gmail.com Márcio Roberto da Rocha Universidade Estadual de Maringá E-mail:
Leia maisEstudo da linha de produção de uma fábrica de ração
Estudo da linha de produção de uma fábrica de ração Laureilton José Almeida BORGES¹; Warley Alves Coutinho CHAVES¹; Júlio César Benfenatti FERREIRA 2 ; Adriana Giarolla VILAMAIOR 2 ¹ Estudante de Engenharia
Leia maisRevisão de Estatística Básica:
Revisão de Estatística Básica: Estatística: Um número é denominado uma estatística (singular). Ex.: As vendas de uma empresa no mês constituem uma estatística. Estatísticas: Uma coleção de números ou fatos
Leia maisA memória é um recurso fundamental e de extrema importância para a operação de qualquer Sistema Computacional; A memória trata-se de uma grande
A memória é um recurso fundamental e de extrema importância para a operação de qualquer Sistema Computacional; A memória trata-se de uma grande região de armazenamento formada por bytes ou palavras, cada
Leia mais7. Análise e comparação dos programas VMI nas empresas XYZ e DEF
7. Análise e comparação dos programas VMI nas empresas XYZ e DEF Nos capítulos anteriores foi abordada a implementação do programa VMI na Empresa XYZ, bem como suas características, vantagens e benefícios,
Leia maisINF 1771 Inteligência Artificial
Edirlei Soares de Lima INF 1771 Inteligência Artificial Aula 04 Algoritmos Genéticos Introdução Algoritmos genéticos são bons para abordar espaços de buscas muito grandes e navegálos
Leia maisSUMÁRIO. Introdução... 3
SUMÁRIO Introdução..................................... 3 1 Consultas por Similaridade e Espaços métricos............. 5 1.1 Consultas por abrangência e consultas aos k-vizinhos mais próximos... 5 1.2
Leia maisCálculo de volume de objetos utilizando câmeras RGB-D
Cálculo de volume de objetos utilizando câmeras RGB-D Servílio Souza de ASSIS 1,3,4 ; Izadora Aparecida RAMOS 1,3,4 ; Bruno Alberto Soares OLIVEIRA 1,3 ; Marlon MARCON 2,3 1 Estudante de Engenharia de
Leia mais4 Implementação e Resultados Experimentais
4 Implementação e Resultados Experimentais Com o objetivo de fazer a criação automática de visões materializadas, ou seja, prover uma solução on-the-fly para o problema de seleção de visões materializadas,
Leia maisA função produção apresenta três papéis importantes para a estratégia empresarial:
FASCÍCULO 2 Papel estratégico e objetivo da produção Segundo Slack, para que se entenda a contribuição da função produção devese responder a duas questões: qual papel se espera que a produção desempenhe
Leia maisAspectos Sociais de Informática. Simulação Industrial - SIND
Aspectos Sociais de Informática Simulação Industrial - SIND Jogos de Empresas Utilizada com sucesso para o treinamento e desenvolvimento gerencial Capacita estudantes e profissionais de competência intelectual
Leia maisGASTAR MAIS COM A LOGÍSTICA PODE SIGNIFICAR, TAMBÉM, AUMENTO DE LUCRO
GASTAR MAIS COM A LOGÍSTICA PODE SIGNIFICAR, TAMBÉM, AUMENTO DE LUCRO PAULO ROBERTO GUEDES (Maio de 2015) É comum o entendimento de que os gastos logísticos vêm aumentando em todo o mundo. Estatísticas
Leia mais4 Segmentação. 4.1. Algoritmo proposto
4 Segmentação Este capítulo apresenta primeiramente o algoritmo proposto para a segmentação do áudio em detalhes. Em seguida, são analisadas as inovações apresentadas. É importante mencionar que as mudanças
Leia maisSERVIÇO DE ANÁLISE DE REDES DE TELECOMUNICAÇÕES APLICABILIDADE PARA CALL-CENTERS VISÃO DA EMPRESA
SERVIÇO DE ANÁLISE DE REDES DE TELECOMUNICAÇÕES APLICABILIDADE PARA CALL-CENTERS VISÃO DA EMPRESA Muitas organizações terceirizam o transporte das chamadas em seus call-centers, dependendo inteiramente
Leia maisUMA HEURÍSTICA GRASP PARA O PROBLEMA ESTENDIDO DE SEQUENCIAMENTO DE CARROS
UMA HEURÍSTICA GRASP PARA O PROBLEMA ESTENDIDO DE SEQUENCIAMENTO DE CARROS Lucas Middeldorf Rizzo Universidade Federal de Minas Gerais Av. Antônio Carlos, 6627 - Pampulha - Belo Horizonte - MG CEP 31270-901
Leia maisProf. Antonio Torres antonioctorres@gmail.com @_antonioctorres. Fundamentos de Sistemas Operacionais UNIP/2015
Prof. Antonio Torres antonioctorres@gmail.com @_antonioctorres Fundamentos de Sistemas Operacionais UNIP/2015 Disciplinas FUNDAMENTOS DE SISTEMAS OPERACIONAIS Horários Quarta-feira Fundamentos de Sistemas
Leia maisADM041 / EPR806 Sistemas de Informação
ADM041 / EPR806 Sistemas de Informação UNIFEI Universidade Federal de Itajubá Prof. Dr. Alexandre Ferreira de Pinho 1 Sistemas de Apoio à Decisão (SAD) Tipos de SAD Orientados por modelos: Criação de diferentes
Leia maisPesquisa Operacional Programação em Redes
Pesquisa Operacional Programação em Redes Profa. Alessandra Martins Coelho outubro/2013 Modelagem em redes: Facilitar a visualização e a compreensão das características do sistema Problema de programação
Leia maisSistemas Operacionais
Sistemas Operacionais Gerenciamento de Memória Norton Trevisan Roman Marcelo Morandini Jó Ueyama Apostila baseada nos trabalhos de Kalinka Castelo Branco, Antônio Carlos Sementille, Paula Prata e nas transparências
Leia mais4 Avaliação Econômica
4 Avaliação Econômica Este capítulo tem o objetivo de descrever a segunda etapa da metodologia, correspondente a avaliação econômica das entidades de reservas. A avaliação econômica é realizada a partir
Leia maisPLANEJAMENTO OPERACIONAL - MARKETING E PRODUÇÃO MÓDULO 3 O QUE É PLANEJAMENTO DE VENDAS E OPERAÇÕES?
PLANEJAMENTO OPERACIONAL - MARKETING E PRODUÇÃO MÓDULO 3 O QUE É PLANEJAMENTO DE VENDAS E OPERAÇÕES? Índice 1. O que é planejamento de...3 1.1. Resultados do planejamento de vendas e operações (PVO)...
Leia maisLogística e a Gestão da Cadeia de Suprimentos. "Uma arma verdadeiramente competitiva"
Logística e a Gestão da Cadeia de Suprimentos "Uma arma verdadeiramente competitiva" Pequeno Histórico No período do pós-guerra até a década de 70, num mercado em franca expansão, as empresas se voltaram
Leia maisBalanceamento de Carga
40 4. Balanceamento de Carga Pode-se entender por balanceamento de carga uma política a ser adotada para minimizar tanto a ociosidade de utilização de alguns equipamentos quanto a super utilização de outros,
Leia maisImportância da normalização para as Micro e Pequenas Empresas 1. Normas só são importantes para as grandes empresas...
APRESENTAÇÃO O incremento da competitividade é um fator decisivo para a maior inserção das Micro e Pequenas Empresas (MPE), em mercados externos cada vez mais globalizados. Internamente, as MPE estão inseridas
Leia maisCAP. 2 CONSIDERAÇÕES SOBRE OS CRITÉRIOS DE DECISÃO
CAP. 2 CONSIDERAÇÕES SOBRE OS CRITÉRIOS DE DECISÃO 1. OS CRITÉRIOS DE DECISÃO Dentre os métodos para avaliar investimentos, que variam desde o bom senso até os mais sofisticados modelos matemáticos, três
Leia maisPodemos encontrar uma figura interessante no PMBOK (Capítulo 7) sobre a necessidade de organizarmos o fluxo de caixa em um projeto.
Discussão sobre Nivelamento Baseado em Fluxo de Caixa. Item aberto na lista E-Plan Podemos encontrar uma figura interessante no PMBOK (Capítulo 7) sobre a necessidade de organizarmos o fluxo de caixa em
Leia mais7.Conclusão e Trabalhos Futuros
7.Conclusão e Trabalhos Futuros 158 7.Conclusão e Trabalhos Futuros 7.1 Conclusões Finais Neste trabalho, foram apresentados novos métodos para aceleração, otimização e gerenciamento do processo de renderização
Leia maisÍNDICE DE DESENVOLVIMENTO DA EDUCAÇÃO BÁSICA (IDEB): METAS INTERMEDIÁRIAS PARA A SUA TRAJETÓRIA NO BRASIL, ESTADOS, MUNICÍPIOS E ESCOLAS
ÍNDICE DE DESENVOLVIMENTO DA EDUCAÇÃO BÁSICA (): METAS INTERMEDIÁRIAS PARA A SUA TRAJETÓRIA NO BRASIL, ESTADOS, MUNICÍPIOS E ESCOLAS Reynaldo Fernandes O Índice de Desenvolvimento da Educação Básica (Ideb):
Leia maisReferências internas são os artefatos usados para ajudar na elaboração do PT tais como:
Plano de Teste (resumo do documento) I Introdução Identificador do Plano de Teste Esse campo deve especificar um identificador único para reconhecimento do Plano de Teste. Pode ser inclusive um código
Leia mais3 Qualidade de Software
3 Qualidade de Software Este capítulo tem como objetivo esclarecer conceitos relacionados à qualidade de software; conceitos estes muito importantes para o entendimento do presente trabalho, cujo objetivo
Leia maisDisciplina: Sistemas Operacionais - CAFW-UFSM Professor: Roberto Franciscatto
Disciplina: Sistemas Operacionais - CAFW-UFSM Professor: Roberto Franciscatto Introdução Considerações: Recurso caro e escasso; Programas só executam se estiverem na memória principal; Quanto mais processos
Leia maisPROCESSO DE DESENVOLVIMENTO DE SOFTWARE. Modelos de Processo de Desenvolvimento de Software
PROCESSO DE DESENVOLVIMENTO DE SOFTWARE Introdução Modelos de Processo de Desenvolvimento de Software Os modelos de processos de desenvolvimento de software surgiram pela necessidade de dar resposta às
Leia maisTEORIAS DE CONTÉUDO DA MOTIVAÇÃO:
Fichamento / /2011 MOTIVAÇÃO Carga horária 2 HORAS CONCEITO: É o desejo de exercer um alto nível de esforço direcionado a objetivos organizacionais, condicionados pela habilidade do esforço em satisfazer
Leia maisTécnicas de Logística Enxuta [6 de 11]
Técnicas de Logística Enxuta [6 de 11] Introdução Rogério Bañolas ProLean Logística Enxuta No artigo anterior, vimos uma seqüência recomendada para implementação, bem como uma explicação sucinta de como
Leia maisGerenciamento de Projeto: Criando o Termo de Abertura II. Prof. Msc Ricardo Britto DIE-UFPI rbritto@ufpi.edu.br
Gerenciamento de Projeto: Criando o Termo de Abertura II Prof. Msc Ricardo Britto DIE-UFPI rbritto@ufpi.edu.br Sumário Priorizando Projetos. Métodos Matemáticos. Métodos de análise de benefícios. Selecionando
Leia maisPLANEJAMENTO OPERACIONAL DE LAVRA COM ALOCAÇÃO DINÂMICA DE CAMINHÕES: ABORDAGENS EXATA E HEURÍSTICA
Ministério da Educação e do Desporto Escola de Minas da Universidade Federal e Ouro Preto Departamento de Engenharia de Minas Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mineral PLANEJAMENTO OPERACIONAL DE
Leia maisDinâmicas de Acesso ao Espectro
Redes Cognitivas com Oportunidades Dinâmicas de Acesso ao Espectro Defesa de Tese Marcel William Rocha da Silva Orientador: José Ferreira de Rezende Roteiro Introdução e motivação Rádios cognitivos Oportunidades
Leia maisCAPÍTULO 3 - TIPOS DE DADOS E IDENTIFICADORES
CAPÍTULO 3 - TIPOS DE DADOS E IDENTIFICADORES 3.1 - IDENTIFICADORES Os objetos que usamos no nosso algoritmo são uma representação simbólica de um valor de dado. Assim, quando executamos a seguinte instrução:
Leia mais5. EXPERIÊNCIAS E ANÁLISE DOS RESULTADOS. 5.1 - Os Programas de Avaliação
36 5. EXPERIÊNCIAS E ANÁLISE DOS RESULTADOS 5.1 - Os Programas de Avaliação Programas de avaliação convencionais foram utilizados para análise de diversas configurações da arquitetura. Estes programas
Leia maisOrganização e Arquitetura de Computadores I
Organização e Arquitetura de Computadores I Aritmética Computacional Slide 1 Sumário Unidade Lógica e Aritmética Representação de Números Inteiros Aritmética de Números Inteiros Representação de Números
Leia maisPLANEJAMENTO DA MANUFATURA
58 FUNDIÇÃO e SERVIÇOS NOV. 2012 PLANEJAMENTO DA MANUFATURA Otimizando o planejamento de fundidos em uma linha de montagem de motores (II) O texto dá continuidade à análise do uso da simulação na otimização
Leia maisMatemática Financeira Módulo 2
Fundamentos da Matemática O objetivo deste módulo consiste em apresentar breve revisão das regras e conceitos principais de matemática. Embora planilhas e calculadoras financeiras tenham facilitado grandemente
Leia maisipea A EFETIVIDADE DO SALÁRIO MÍNIMO COMO UM INSTRUMENTO PARA REDUZIR A POBREZA NO BRASIL 1 INTRODUÇÃO 2 METODOLOGIA 2.1 Natureza das simulações
A EFETIVIDADE DO SALÁRIO MÍNIMO COMO UM INSTRUMENTO PARA REDUZIR A POBREZA NO BRASIL Ricardo Paes de Barros Mirela de Carvalho Samuel Franco 1 INTRODUÇÃO O objetivo desta nota é apresentar uma avaliação
Leia maisOPERAÇÃO DE SISTEMAS DE POTÊNCIA. TEE-04091 Aula 13 Prof. Vitor Hugo Ferreira
Universidade Federal Fluminense Escola de Engenharia Departamento de Engenharia Elétrica OPERAÇÃO DE SISTEMAS DE POTÊNCIA TEE-04091 Aula 13 Pro. Vitor Hugo Ferreira Operação em tempo real e planejamento
Leia maisPESQUISA OPERACIONAL: UMA ABORDAGEM À PROGRAMAÇÃO LINEAR. Rodolfo Cavalcante Pinheiro 1,3 Cleber Giugioli Carrasco 2,3 *
PESQUISA OPERACIONAL: UMA ABORDAGEM À PROGRAMAÇÃO LINEAR 1 Graduando Rodolfo Cavalcante Pinheiro 1,3 Cleber Giugioli Carrasco 2,3 * 2 Pesquisador - Orientador 3 Curso de Matemática, Unidade Universitária
Leia maisCT-234. Análise de Algoritmos e Complexidade Estrutural. Carlos Alberto Alonso Sanches
CT-234 Estruturas de Dados, Análise de Algoritmos e Complexidade Estrutural Carlos Alberto Alonso Sanches CT-234 4) Árvores balanceadas AVL, Rubro-Negras, B-Trees Operações em árvores binárias de busca
Leia mais