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 compat...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Aradi, Thabiani Cristine
Other Authors: Mendes, André Bergsten
Format: Others
Language:pt
Published: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP 2015
Subjects:
Online Access:http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3135/tde-07032016-115426/
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spelling ndltd-usp.br-oai-teses.usp.br-tde-07032016-1154262019-05-09T18:23:33Z Planejamento de operações de manutenção submarina. Planning problem of offshore maintenance. Aradi, Thabiani Cristine Heurísticas Heuristics Manutenção submarina Mathematical modelling Modelagem matemática Optimization Otimização Simulação 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. Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Mendes, André Bergsten 2015-01-12 Dissertação de Mestrado application/pdf http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3135/tde-07032016-115426/ pt Liberar o conteúdo para acesso público.
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Modelagem matemática
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Aradi, Thabiani Cristine
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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