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dc.contributor.advisor1Borges, Carlos Cristiano H.-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/pt_BR
dc.contributor.advisor-co1Arbex, Wagner Antônio-
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7805432023782520pt_BR
dc.contributor.referee1Fonseca Neto, Raul-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3572434390881704pt_BR
dc.contributor.referee2Santo, Marcelo Costa Pinto e-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/pt_BR
dc.creatorGuimarães, Pedro Gabriel da Silva-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/pt_BR
dc.date.accessioned2021-01-06T19:11:58Z-
dc.date.available2020-12-03-
dc.date.available2021-01-06T19:11:58Z-
dc.date.issued2019-09-02-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/12133-
dc.description.abstractIn this work is presented a multi-objective optimization model to support the raw materials budget for blast furnaces consumption in the production of pig-iron, main material for steel making. Given a set of materials and fabrication constraints, such as materials availability, their chemical compositions, required features for the final product, etc, the objective of the model is to find the amount of each material that generates the lowest cost and wasteful solutions. Due to the interest in conflicting objectives, an evolutionary multi-objective model has been developed associated with specific components, built on the characteristics of decision variables that formulate the problem, in which those are divided in variables with normalization and without normalization. Thus, variable projections models are presented together with an intra-individual evolution strategy, aiming to increment efficiency and quality in the obtained solutions. The intra-individual evolution consists of stages that involve mutation by permutation, a specific projection method, and a secondary optimization, which was built by means of a swarm inteligent algorithm, the Particle Swarm Optimization. The model has shown to be very effective and useful in printing several scenarios in a swift way to aid in decisions making for the raw materials budget.pt_BR
dc.description.resumoNeste trabalho é apresentado um modelo de otimização multiobjetivo para apoiar no orçamento de cargas para o consumo em altos-fornos na fabricação de ferro-gusa, principal material na produção do aço. Dado um conjunto de matérias-primas e restrições de fabricação como disponibilidade dos materiais, características objetivadas para o produto final, etc, deseja-se calcular a quantidade de cada matéria-prima a ser enfornada que gere as soluções com os menores custos e desperdício. Devido ao interesse em objetivos conflitantes, um modelo evolutivo multiobjetivo foi desenvolvido com o acoplamento de componentes específicos construídos com base nas características das variáveis de decisão que compõem o problema, estas que se dividem em variáveis com normalização e sem normalização. Desta forma, modelos de projeção das variáveis são apresentados em conjunto com uma estratégia de evolução intra-indivíduo, visando um incremento na eficiência e qualidade das soluções obtidas. A evolução intra-indivíduo consiste em etapas que envolvem mutação por permutação, um método de projeção específico e uma otimização secundária em parte das variáveis de decisão, construída por meio de um modelo de inteligência de enxame, o algoritmo de enxame de partículas (PSO). O modelo mostrou-se ser bastante efetivo e útil ao imprimir vários cenários de maneira rápida para auxiliar na tomada de decisões para o orçamento de matérias-primas.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentICE – Instituto de Ciências Exataspt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFJFpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rightsAttribution-ShareAlike 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/br/*
dc.subjectAlto-fornopt_BR
dc.subjectLeito de fusãopt_BR
dc.subjectOtimização multiobjetivopt_BR
dc.subjectAlgoritmo genéticopt_BR
dc.subjectProblemas de misturaspt_BR
dc.subjectPlano simplexpt_BR
dc.subjectEnxame de partículaspt_BR
dc.subjectBlast furnacept_BR
dc.subjectMulti-objective optimizationpt_BR
dc.subjectGenetic algorithmpt_BR
dc.subjectMixture problemspt_BR
dc.subjectSimplexpt_BR
dc.subjectParticle swarm optimizationpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.titleOtimização multiobjetivo do leito de fusão para altos-fornospt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
Appears in Collections:Mestrado em Ciência da Computação (Dissertações)



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