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Modelos e métodos adaptativos para o problema de corte de estoque multi-período com restrições de setups e capacidade

Processo: 23/04588-4
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de outubro de 2023
Vigência (Término): 30 de setembro de 2025
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Matemática - Matemática Aplicada
Pesquisador responsável:Antônio Augusto Chaves
Beneficiário:Eduardo Machado Silva
Instituição Sede: Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT). Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). Campus São José dos Campos. São José dos Campos , SP, Brasil
Assunto(s):Otimização   Otimização combinatória   Meta-heurística   Problemas de corte de estoque
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Controle de Parâmetros | Metaheurísticas | Otimização Combinatória | Problema de corte de estoque | Problemas Integrados | Setups nos padrões de corte | Otimização

Resumo

Os problemas de dimensionamento de lotes e corte de estoque têm importante papel em diversos setores industriais, tais como, fábricas de móveis, papel e metalúrgicas. A literatura vem apontando melhores resultados ao tratar esses problemas de forma integrada em relação a serem considerados de forma independente nas etapas da produção. Por se tratar de problemas da classe NP-hard, abordagens heurísticas e meta-heurísticas são interessantes alternativas como métodos para obter soluções com boa qualidade e com bom tempo computacional. Um fator decisivo na implementação de uma meta-heurística é a configuração dos parâmetros, que por sua vez, não são ótimos para todas as instâncias de acordo com o problema estudado. Portanto, técnicas de configuração adaptativas são desejáveis a fim de obter resultados mais robustos. Este projeto tem como objetivo estudar modelos e desenvolver uma meta-heurística adaptativa baseada em conceitos de aprendizado de máquina para o problema corte de estoque multi-período com setups nos padrões de corte e restrições de capacidade. (AU)

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