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Redução do espaço de busca em problemas de Otimização via Simulação utilizando Análise Envoltória de Dados e Arranjos Ortogonais de Taguchi.

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dc.contributor.author MIRANDA, Rafael de Carvalho
dc.date.issued 2015-04
dc.identifier.citation MIRANDA, Rafael de Carvalho. Redução do espaço de busca em problemas de Otimização via Simulação utilizando Análise Envoltória de Dados e Arranjos Ortogonais de Taguchi. 2015. 186 f. Tese (Doutorado em Engenharia de Produção) – Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2015. pt_BR
dc.identifier.uri https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/126
dc.description.abstract O desenvolvimento de diversas metaheurísticas possibilitaram o uso da otimização em ambientes de simulação a eventos discretos. No entanto, este campo de pesquisa ainda é pouco utilizado, principalmente, em função do tempo necessário para a convergência desses algoritmos. Nesse sentido, a otimização via simulação é influenciada pela complexidade do modelo de simulação, pelo número de variáveis de decisão e por seus limites de variação. Neste contexto, este trabalho propõe um método capaz de identificar os melhores limites de variação, para cada variável de decisão, em um problema de otimização via simulação, proporcionando uma redução do tempo computacional, ao mesmo tempo em que permite alcançar soluções de elevada qualidade (soluções ótimas ou estatisticamente iguais a ela). Para isso, o método proposto combina a simulação a eventos discretos, arranjos ortogonais de Taguchi e a análise de supereficiência desenvolvida no modelo DEA BCC. Neste método, o espaço de busca do problema de otimização via simulação é representado por meio de um arranjo ortogonal de Taguchi. Para gerar as saídas do modelo DEA BCC, executou-se a simulação do arranjo ortogonal (cenários) e posteriormente a análise de supereficiência. Com base nestes resultados, os cenários são ordenados, sendo adotados como novos limites do problema de otimização os valores das variáveis dos dois cenários de maior supereficiência. Para validar o método proposto, foram utilizados quinze objetos de estudo. Os casos representam problemas complexos de empresas de manufatura e da área hospitalar. Dessa forma, sua eficácia pode ser verificada, uma vez que permitiu reduções médias de 97% no espaço de busca, e de 42% no tempo computacional necessário para se obter uma solução. Além disso, para quatro dos casos estudados, foi realizada a comparação entre o resultado ótimo obtido com a simulação de toda região de solução, e o resultado da otimização realizada no espaço de busca reduzido. Pode-se concluir, com um nível de 95% de confiança, que as respostas obtidas foram estatisticamente iguais. pt_BR
dc.language.iso pt_BR pt_BR
dc.title Redução do espaço de busca em problemas de Otimização via Simulação utilizando Análise Envoltória de Dados e Arranjos Ortogonais de Taguchi. pt_BR
dc.type Tese pt_BR
dc.place Itajubá pt_BR
dc.pages 186 p. pt_BR
dc.keywords.portuguese Simulação a eventos discretos pt_BR
dc.keywords.portuguese Otimização via simulação pt_BR
dc.keywords.portuguese DEA BCC pt_BR
dc.keywords.portuguese Supereficiência pt_BR
dc.keywords.portuguese Arranjos ortogonais de Taguchi pt_BR
dc.keywords.english Discrete-events simulation pt_BR
dc.keywords.english Simulation optimization pt_BR
dc.keywords.english Super-efficiency pt_BR
dc.keywords.english Taguchi’s orthogonal arrays pt_BR
dc.orientador.principal MONTEVECHI, José Arnaldo Barra
dc.place.presentation Universidade Federal de Itajubá pt_BR
dc.pg.programa Engenharia de Produção pt_BR
dc.pg.area Engenharia de Produção pt_BR
dc.date.available 2015-10-13T18:06:46Z
dc.date.accessioned 2015-10-13T18:06:46Z


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