projeto de um algoritmo genético híbrido para planejamento operacional de curto prazo de...
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Projeto de um Algoritmo Genético Híbrido para
Planejamento Operacional de Curto Prazo de Minerações a
Céu Aberto
Robert Fabricio Subtil
Roteiro Introdução Problema de escalonamento de tarefas Algoritmos genéticos Processos de lavra Planejamento operacional de curto prazo Modelo proposto de algoritmo genético híbrido Resultados Trabalhos futuros
Introdução Modelos de otimização têm sido adotados
com maior frequência no setor empresarialDiminuindo custosAumentando lucros e a competitividade no
mercado global
Problema de escalonamento de tarefas
Envolvem alocação de recursos no tempo São classificados como NP-Difícil
Problema de escalonamento de tarefas
Modelo clássico: Existe um conjunto de máquinas disponíveis e um
conjunto de tarefas a serem executadasOnde: As tarefas devem ser executadas numa sequência
conhecida de uma ou mais operações Uma operação é definida pelo seu tempo de
processamento e pela máquina que a executa Cada máquina executa uma operação por vezObjetivo : determinar uma sequência de alocação para
todas as máquinas, minimizando custos
Problema de escalonamento de tarefas
Geralmente envolve muitas restrições Métodos propostos
Modelos exatos Métodos de aproximaçãoBuscas Locais e Meta-heurísticas
Algoritmos genéticos têm sido muito utilizados na resolução deste tipo de problema
Algoritmos Genéticos
São baseados na idéia de evolução natural proposta por Charles Darwin, aliadas às idéias sobre genética proposta por Mendel
São capazes de encontrar soluções de qualidade em tempo razoável
Algoritmos genéticos: Funcionamento
Processos de lavra
O fluxo operacional inicia-se com a especificação do cliente
PlanejamentosLongo PrazoMédio PrazoCurto Prazo
Processos de lavra: Operações de lavra e transporte
Planejamento Operacional de Curto Prazo : Processo atual
Processo atual
Possíveis problemas não cumprimento da meta de qualidade no decorrer
do plano, especialmente nos turnos finais ociosidade e sobrecarga de equipamentos não uniformidade da produção deslocamentos desnecessários das máquinas incompatibilidade da produção com a frota de
caminhões
Dados de uma área
Proposta
Proposta de Slots Equipamentos podem deslocar-se a qualquer
instante pelas entidades da mina
Proposta do algoritmo genético híbrido
Representação da solução Geração da população inicial Avaliação dos indivíduos Seleção Cruzamento Mutação Elitismo Verificação do critério de sobrevivência Critério de parada
Representação da solução
Indivíduo População
Geração da população inicial
Distribuição das áreas nos turnos do plano Fechamento da qualidade e produção por turno Respeitar quantidade de massas por área Respeitar a quantidade de áreas por turno Respeitar capacidade de produção dos equipamentos
de carga Alocação das máquinas nas frentes de lavra
Distribuição das áreas nos turnos
Alocação das máquinas nas frentes de lavra
Avaliação dos indivíduos: Produção e deslocamentos
Avaliação dos indivíduos: Aderência de carga X transporte
Seleção
TorneioSeleciona os mais aptos considerando as
prioridades de minimização dos custos
Cruzamento Manter as distribuições das áreas encontradas na
geração inicial Modelo do problema de cobertura de conjuntos
Cruzamento
Mutação
É feita entre dois pontos que devem representar o intervalo entre dois turnos
Executa-se o modelo matemático proposto na geração da população inicial
Refaz a alocação das máquinas nos turnos envolvidos
Elitismo
Insere na próxima geração, sempre o melhor indivíduo encontrado
Verificação do critério de sobrevivência
Sempre substituir os ancestrais Substituir os ancestrais quando a média
dos descendentes for maior ou igual a média dos ancestrais
Critério de parada
Número de gerações
Resultados: Dados das Áreas
Resultados: Dados das máquinas
Resultados: Turnos
Resultados: Plano
Trabalhos futuros
Otimização dinâmica da programação de produção
Limites de máquinas nas áreas Incluir remoção de estéril
Dúvidas ?Comentários?
Agradecimentos.