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Dissertação de Mestrado
DOI
Documento
Autor
Nome completo
Fernanda Gonçalves Souza
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2019
Orientador
Banca examinadora
Almeida, Gustavo Matheus de (Presidente)
Silva, Flavio Vasconcelos da
Silvares, Adriano Ferreira de Mattos
Título em português
Método meta-heurístico de colônia de formigas e sua aplicação na alocação de petróleo.
Palavras-chave em português
Algoritmo de colônia de formiga
Heurística
Petróleo
Scheduling
Resumo em português
A meta-heurística de colônia de formigas vem sendo aplicada desde de 1991 para resolver diversos tipos de problemas matemáticos sendo uma parte destes problemas os de otimização de scheduling. A alocação de petróleo de curto prazo, que envolve a escolha do petróleo mais adequado para ser processado nas refinarias ao longo do tempo, pode ser modelado como um problema de scheduling. Neste trabalho, foi desenvolvido um modelo, composto por porto, terminal, oleoduto e refinaria, capaz de representar o processo de alocação de petróleo a partir da sua chegada em um navio até a refinaria em um horizonte de tempo de poucos dias. Um algoritmo de colônia de formigas foi implementado e parametrizado para essa aplicação e obteve resultado satisfatório, porém demonstrou-se moroso a medida que a dimensão do problema é aumentada.
Título em inglês
Metaheuristic ant colony optimization and its application in petroleum allocation.
Palavras-chave em inglês
Ant colony algorithm
Metaheuristic
Oil
Scheduling
Resumo em inglês
The ant colony metaheuristic has been applied since 1991 to solve several kinds of mathematical problems and part of these problems is the scheduling optimization. Short-term oil allocation, which involves choosing the most suitable oil to be processed at refineries over time, can be modeled as a scheduling problem. In this paper, a model was developed, constituted of port, terminal, oil pipeline and refinery, capable of representing the oil allocation process starting from its arrival on a ship and finishing at the refinery during a time horizon of a few days. An ant colony algorithm was implemented and parameterized for this application and a satisfactory result was obtained, but it gets slower as the dimension of the problem increases.
 
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Data de Publicação
2019-11-22
 
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