APPLYING GENETIC ALGORITHMS TO THE PRODUCTION SCHEDULING OF A PETROLEUM

• Main Author: MAYRON RODRIGUES DE ALMEIDA
• Other Authors: SILVIO HAMACHER
• Language: Portuguese
• Published: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO 2001
• Online Access: http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=1740@1; http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=1740@2; http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=1740@4

COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIOR === O objetivo desta dissertação é desenvolver um método de solução baseado em Algoritmos Genéticos (GAs) aliado a um Sistema Baseado em Regras para encontrar e otimizar as soluções geradas para o problema de programação da produção de Óleos Combustíveis e Asfalto na REVAP (Refinaria do Vale do Paraíba). A refinaria é uma planta multiproduto, com dois estágios de máquinas em série - um misturador e um conjunto de tanques, com restrição de recursos e operando em regime contínuo. Foram desenvolvidos neste trabalho dois modelos baseados em algoritmos genéticos que são utilizados para encontrar a seqüência e os tamanhos dos lotes de produção dos produtos finais. O primeiro modelo proposto utiliza uma representação direta da programação da produção em que o horizonte de programação é dividido em intervalos discretos de um hora. O segundo modelo proposto utiliza uma representação indireta que é decodificada para formar a programação da produção. O Sistema Baseado em Regras é utilizado na escolha dos tanques que recebem a produção e os tanques que atendem à demanda dos diversos centros consumidores existentes. Um novo operador de mutação - Mutação por Vizinhança - foi proposto para minimizar o número de trocas operacionais na produção. Uma técnica para agregação de múltiplos objetivos, baseado no Método de Minimização de Energia, também foi incorporado aos Algoritmos Genéticos. Os resultados obtidos confirmam que os Algoritmos Genéticos propostos, associados com o Método de Minimização de Energia e a Mutação por Vizinhança, são capazes de resolver o problema de programação da produção, otimizando os objetivos operacionais da refinaria. === The purpose of this dissertation is to develop a method, based on Genetics Algorithms and Rule Base Systems, to optimize the production scheduling of fuel oil and asphalt area in a petroleum refinery. The refinery is a multi- product plant, with two machine stages - one mixer and a set of tanks - with no setup time and with resource constrains in continuous operation. Two genetic algorithms models were developed to establish the sequence and the lot- size of all production shares. The first model proposed has a direct representation of the production scheduling which the time interval of scheduling is shared in one hour discrete intervals. The second model proposed has a indirect representation that need to be decoded in order to make the real production scheduling. The Rule Base Systems were developed to choice the tanks that receive the production and the tanks that provide the demand of the several consumer centers. A special mutation operator - Neighborhood Mutation - was proposed to minimize the number of changes in the production. A Multi-objective Fitness Evaluation technique, based on a Energy Minimization Method, was also incorporated to the Genetic Algorithm models. The results obtained confirm that the proposed Genetic Algorithm models, associated with the Multi- objective Energy Minimization Method and the Neighborhood Mutation, are able to solve the scheduling problem, optimizing the refinery operational objectives. === El objetivo de esta disertación es desarrollar un método de solución utilizando Algoritmos Genéticos (GAs) aliado a un Sistema Basado en Reglas para encontrar y optimizar las soluciones generadas para el problema de programación de la producción de Aceites Combustibles y Asfalto en la REVAP (Refinería del Valle de Paraíba). La refinería es una planta multiproducto, con dos estados de máquinas en serie - un mezclador y un conjunto de tanques, con restricción de recursos y operando en régimen contínuo. En este trabajo se desarrollaron dos modelos basados en algoritmos genéticos que son utilizados para encontrar la secuencia y los tamaños de los lotes de producción de los productos finales. El primer modelo propuesto utiliza una representación directa de la programación de la producción en la cuál el horizonte de programación se divide en intervalos discretos de un hora. El segundo modelo, utiliza una representación indirecta que es decodificada para formar la programación de la producción. EL Sistema Basado en Reglas se utiliza en la selección de los tanques que reciben la producción y los tanques que atienden a la demanda de los diversos centros consumidores. Un nuevo operador de mutación - Mutación por Vecindad - fue propuesto para minimizar el número de cambios operacionales en la producción. le fue incorporado a los Algoritmos Genéticos una técnica para la agregación de múltiples objetivos, basado en el Método de Minimización de Energía. Los resultados obtenidos confirman que los Algoritmos Genéticos propuestos, asociados al Método de Minimización de Energía y la Mutación por Vecindad, son capazes de resolver el problema de programación de la producción, optimizando los objetivos operacionales de la refinería.