Análise de resultados de desempenho de uma correia de separação de mercadorias comparando o algoritmo genético com um algoritmo que utiliza a equação da reta
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Data
2018
Tipo de documento
Artigo Científico
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Área do conhecimento
Ciências Exatas e da Terra
Modalidade de acesso
Acesso aberto
Editora
Autores
Leonardo, Paulo Cesar Mota
Orientador
Buss, Carlos Fernando
Coorientador
Resumo
The proposite of this article was compare the performance of a goods separation line using two optimization algorithms for a order selecion to be separated in the company GAM. The first algorithm uses concepts of the equation of the line to select the orders while that the second algorithm was written using a field of artificial intelligence called genetic algorithm that seeks the best order to select the orders. In total there were 3 batteries of simulations with different times of separation. There are 9 simulations for each battery, a simulation using the algorithm of the current situation (algorithm that uses the equation of the line for selection) and 8 using the genetic algorithm. The results obtained with the genetic algorithm were superior when compared to the algorithm of the current situation. In the last battery with the time of 11 seconds to be separated by item, in the best case an improvement of 34%. the results of this research where promising. It was important because with the results obtained, it guarantees us that there is a possibility of improvement in the performance and thus, the perpetuation of the studies.
O proposito deste artigo foi comparar o desempenho de uma correia de separação de mercadorias utilizando dois algoritmos de otimização para a seleção de pedidos a serem separados na empresa GAM. O primeiro algoritmo utiliza conceitos da equação de uma reta para poder selecionar os pedidos enquanto que o segundo algoritmo foi escrito utilizando um campo da inteligência artificial chamado algoritmo genético que busca a melhor ordem para serem selecionados os pedidos. Foi desenvolvido e utilizado um software simulador de correia de separação para serem feitas as simulações. No total foram 3 baterias de testes com tempos diferentes de separação. Existem no total 9 simulações para cada bateria, uma simulação utilizando o algoritmo da situação atual (algoritmo que utiliza a equação da reta para seleção) e 8 utilizando o algoritmo genético. Os resultados obtidos com o algoritmo genético foram superiores se comparados com o algoritmo da situação atual. Na ultima bateria com o tempo de 11 segundos a ser separado por item, no melhor caso foi obtido uma melhora de 34%. Os resultados desta pesquisa mostraram-se promissores. Ela foi importante pois com os resultados obtidos, nos garante que há a possibilidade de melhora no desempenho e assim, a perpetuação dos estudos.
O proposito deste artigo foi comparar o desempenho de uma correia de separação de mercadorias utilizando dois algoritmos de otimização para a seleção de pedidos a serem separados na empresa GAM. O primeiro algoritmo utiliza conceitos da equação de uma reta para poder selecionar os pedidos enquanto que o segundo algoritmo foi escrito utilizando um campo da inteligência artificial chamado algoritmo genético que busca a melhor ordem para serem selecionados os pedidos. Foi desenvolvido e utilizado um software simulador de correia de separação para serem feitas as simulações. No total foram 3 baterias de testes com tempos diferentes de separação. Existem no total 9 simulações para cada bateria, uma simulação utilizando o algoritmo da situação atual (algoritmo que utiliza a equação da reta para seleção) e 8 utilizando o algoritmo genético. Os resultados obtidos com o algoritmo genético foram superiores se comparados com o algoritmo da situação atual. Na ultima bateria com o tempo de 11 segundos a ser separado por item, no melhor caso foi obtido uma melhora de 34%. Os resultados desta pesquisa mostraram-se promissores. Ela foi importante pois com os resultados obtidos, nos garante que há a possibilidade de melhora no desempenho e assim, a perpetuação dos estudos.
Palavras-chave
Algoritmo genético, Indústria 4.0