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Problemas de otimização na engenharia de produção e transportes

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Problemas de otimização na engenharia de produção e transportes

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Título Problemas de otimização na engenharia de produção e transportes
Autor Gerchman, Marcos
Orientador Fogliatto, Flavio Sanson
Data 2016
Nível Mestrado
Instituição Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Escola de Engenharia. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção.
Assunto Engenharia de producao
Engenharia de transportes
Programação matemática
[en] Cluster analysis
[en] Optimization
[en] Timetable scheduling
Resumo Este trabalho tem como objetivo solucionar problemas complexos em diferentes segmentos da Engenharia de Produção e Transporte a partir da utilização de técnicas de otimização. São consideradas as áreas de sistemas de saúde, transportes e análise sensorial, envolvendo problemas de formação de grade de horários e análise de clusters. De forma específica, as abordagens objetivam: (i) em relação ao setor hospitalar, alocar especialidades cirúrgicas em uma grade de horários de um hospital de modo a minimizar a variância do tempo pós-operatório; (ii) quanto à análise sensorial, desenvolver um índice capaz de identificar painelistas que necessitam de treinamento utilizando conceitos de análise de clusters; (iii) no setor aeroportuário, identificar aeroportos com baixa capacidade preditiva de demanda e relacioná-los com suas características físicas, a partir da análise de clusters. Em todos os problemas abordados, as soluções envolvendo métodos de otimização se mostraram adequadas, com resultados satisfatórios.
Abstract This study aims to solve complex problems in different segments of Production Engineering and Transportation using optimization techniques. Different areas are considered, such as the areas of health systems, transport and sensory analysis, involving the timetable scheduling problem and cluster analysis. Specifically, this works aims to: (i) in relation to the hospital sector, allocate surgical specialties in a timetable in order to minimize the variance of postoperative time; (ii) for the sensory analysis, develop an index able to identify panelists who require training, using concepts of cluster analysis; (iii) in the airport sector, identify airports with low predictive capacity of demand and relate them to their physical characteristics, using cluster analysis. In all addressed problems, solutions involving optimization methods were adequate, with satisfactory results.
Tipo Dissertação
URI http://hdl.handle.net/10183/142727
Arquivos Descrição Formato
000994466.pdf (1.586Mb) Texto completo Adobe PDF Visualizar/abrir

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