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Campo DCValorIdioma
dc.creatorCarraro, Luiz Antoniopt_BR
dc.date.accessioned2016-03-15T19:37:43Z-
dc.date.accessioned2016-07-19T23:00:12Z-
dc.date.available2013-05-23pt_BR
dc.date.available2016-07-19T23:00:12Z-
dc.date.issued2012-02-16pt_BR
dc.identifier.citationCARRARO, Luiz Antonio. Algoritmo de seleção clonal para a minimização de rearranjos em operações de pilhas de contêineres. 2012. 80 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo, 2012.por
dc.identifier.urihttp://tede.mackenzie.br/jspui/handle/tede/1425-
dc.identifier.urihttp://dspace.mackenzie.br/handle/10899/13068-
dc.description.abstractA container is a broadly used solution for the cargo storage to be transported between ports, playing a central role in international trade. Consequently, ships grew in size in order to maximize their container transportation capacity in each trip. Due to increasing demand, container terminals face the challenges of increasing their service capacity and optimizing the loading and unloading time of ships. Optimization problems, such as these, often present features that make it impossible to obtain closed analytical solutions, requiring iterative search procedures in high-dimensional spaces, or subject to a combinatorial explosion of possible solutions. This dissertation presents the proposal of a novel meta-heuristic based on the Clonal Selection Algorithm, named MRC, to minimize the number of reshuffles in operations involving piles of containers. The performance of the proposed model was evaluated through simulations and results comparison with those obtained by algorithms from the literature under the same test conditions. The results obtained show that MRC is competitive in terms of minimizing the need of reshuffles, besides presenting a reduced processing time compared with models of similar performance.eng
dc.description.sponsorshipUniversidade Presbiteriana Mackenziept_BR
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenziepor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectterminais de contêinerespor
dc.subjectplanejamentopor
dc.subjectotimizaçãopor
dc.subjectalgoritmo de seleção clonalpor
dc.subjectmeta-heurísticapor
dc.subjectalgoritmo bioinspiradopor
dc.subjectcontainer terminalseng
dc.subjectplanningeng
dc.subjectoptimizationeng
dc.subjectclonal selection algorithmeng
dc.subjectmeta-heuristiceng
dc.subjectbioinspired algorithmeng
dc.titleAlgoritmo de seleção clonal para a minimização de rearranjos em operações de pilhas de contêinerespor
dc.typeDissertaçãopor
dc.publisher.departmentEngenharia Elétricapor
dc.publisher.programEngenharia Elétricapor
dc.publisher.initialsUPMpor
dc.publisher.countryBRpor
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApor
dc.description.resumoA utilização de contêineres é uma solução amplamente adotada para o armazenamento da carga a ser transportada entre portos, tornando-se de grande importância no comércio internacional e, consequentemente, navios cresceram de tamanho com o objetivo de transportar a maior quantidade possível de contêineres em cada viagem. Devido à crescente demanda, terminais de contêineres enfrentam os desafios de aumentar a sua capacidade de atendimento e otimizar os tempos de carregamento e descarregamento de navios. Problemas de otimização como estes geralmente apresentam características que inviabilizam a obtenção de soluções analíticas fechadas, requerendo processos iterativos de busca em espaços de dimensão muitas vezes elevada, ou ainda sujeitos a explosão combinatória de possíveis soluções. Esta dissertação apresenta a proposta de uma meta-heurística bioinspirada baseada no Algoritmo de Seleção Clonal para a minimização de rearranjos em operações que envolvem pilhas de contêineres, denominado MRC. O desempenho do algoritmo foi avaliado por meio de simulações e comparação dos resultados com os obtidos por algoritmos da literatura sob as mesmas condições de teste. Os resultados obtidos permitem concluir que o MRC possui resultados competitivos em termos de minimização de rearranjos, além de apresentar um tempo de processamento reduzido quando comparado aos modelos tradicionalmente empregados na solução desse tipo de problema.por
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/1169997908439188por
dc.contributor.advisor1Silva, Leandro Nunes de Castropt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2741458816539568por
dc.contributor.referee1Vallim Filho, Arnaldo Rabello de Aguiarpt_BR
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2511892257148568por
dc.contributor.referee2Delgado, Myriam Regattieri de Biase da Silvapt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/4166922845507601por
dc.thumbnail.urlhttp://tede.mackenzie.br/jspui/retrieve/3844/Luiz%20Antonio%20Carraro.pdf.jpg*
dc.bitstream.urlhttp://tede.mackenzie.br/jspui/bitstream/tede/1425/1/Luiz%20Antonio%20Carraro.pdf
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