Planejamento de operações de manutenção submarina.

A presente pesquisa buscou resolver o problema de planejamento de operações submarinas através das perspectivas de programação de tarefas e dimensionamento de frota. O problema consistiu em estabelecer a melhor sequência de tarefas a serem atendidas por embarcações levando em consideração sua co...

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Bibliographic Details
Main Author: Thabiani Cristine Aradi
Other Authors: André Bergsten Mendes
Language:Portuguese
Published: Universidade de São Paulo 2015
Subjects:
Online Access:http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3135/tde-07032016-115426/
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spelling ndltd-IBICT-oai-teses.usp.br-tde-07032016-1154262019-01-21T23:22:00Z Planejamento de operações de manutenção submarina. Planning problem of offshore maintenance. Thabiani Cristine Aradi André Bergsten Mendes Marco Antonio Brinati Michel Povlovitsch Seixas Heurísticas Manutenção submarina Modelagem matemática Otimização Simulação Heuristics Mathematical modelling Optimization Simulation Undersea maintenance A presente pesquisa buscou resolver o problema de planejamento de operações submarinas através das perspectivas de programação de tarefas e dimensionamento de frota. O problema consistiu em estabelecer a melhor sequência de tarefas a serem atendidas por embarcações levando em consideração sua compatibilidade, regras de sequenciamento e o tamanho da frota. O problema é uma extensão do modelo clássico de roteirização com janelas de tempo com o objetivo de minimizar os custos associados à roteirização e as perdas econômicas associadas às interrupções de produção. A resolução do trabalho concentrou-se no curto e longo prazo, utilizando como principal método de solução a heurística Simulated Anneling por meio de um algoritmo de simulação-otimização. This research aimed at solving the problem of planning underwater operations that involves job scheduling and fleet sizing decisions. The problem consisted in establish the best sequence of tasks to be atended by vessels taking into account compatibility constraints, sequencing rules and the size of the fleet. The problem is an extension of the classical vehicle routing problem with time windows. The objective is to minimize the routing costs and the economic losses associated with production losses. The solution procedure focused on short and long-term decisions based on the heuristic Simulated Anneling through a simulation-optimization algorithm. 2015-01-12 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/masterThesis http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3135/tde-07032016-115426/ por info:eu-repo/semantics/openAccess Universidade de São Paulo Engenharia Naval e Oceânica USP BR reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP instname:Universidade de São Paulo instacron:USP
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topic Heurísticas
Manutenção submarina
Modelagem matemática
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Modelagem matemática
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Simulação
Heuristics
Mathematical modelling
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Undersea maintenance
Thabiani Cristine Aradi
Planejamento de operações de manutenção submarina.
description A presente pesquisa buscou resolver o problema de planejamento de operações submarinas através das perspectivas de programação de tarefas e dimensionamento de frota. O problema consistiu em estabelecer a melhor sequência de tarefas a serem atendidas por embarcações levando em consideração sua compatibilidade, regras de sequenciamento e o tamanho da frota. O problema é uma extensão do modelo clássico de roteirização com janelas de tempo com o objetivo de minimizar os custos associados à roteirização e as perdas econômicas associadas às interrupções de produção. A resolução do trabalho concentrou-se no curto e longo prazo, utilizando como principal método de solução a heurística Simulated Anneling por meio de um algoritmo de simulação-otimização. === This research aimed at solving the problem of planning underwater operations that involves job scheduling and fleet sizing decisions. The problem consisted in establish the best sequence of tasks to be atended by vessels taking into account compatibility constraints, sequencing rules and the size of the fleet. The problem is an extension of the classical vehicle routing problem with time windows. The objective is to minimize the routing costs and the economic losses associated with production losses. The solution procedure focused on short and long-term decisions based on the heuristic Simulated Anneling through a simulation-optimization algorithm.
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