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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorCAVALCANTE, Cristiano Alexandre Virgínio-
dc.contributor.authorLIMA, Victor Hugo Resende-
dc.date.accessioned2022-08-25T13:48:10Z-
dc.date.available2022-08-25T13:48:10Z-
dc.date.issued2022-02-18-
dc.identifier.citationLIMA, Victor Hugo Resende. A new problem for selective maintenance considering bi-objectives, repairperson assignment and k-out-of-n systems. 2022. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/45965-
dc.description.abstractThis dissertation deals with the maintenance optimization problem in a multicomponent system, which should undergo maintenance actions between two consecutivemissions, preparing itself for the next mission. Due to time, budget and resource limitations,top-level actions cannot be performed on all components and therefore, a subset ofcomponents and actions should be selected for the objective optimization. Most of theexisting models to tackle this kind of problem do not involves complex systems or, when theydo it, they consider only one objective to be optimized. To study the establishment ofproblems that consider complex systems, multi-objective approaches and repairpersonassignments, this work proposes a new non-linear binary model that models the bi-ObjectiveSelective Maintenance and Repairperson Assignment Problem on k-out-of-nsystems (biOSMRAP:k-out-of-n). Its modeling is discussed, and three algorithms are proposed for theproblem solving: a full enumeration algorithm, a metaheuristic and a matheuristic, these lasttwo based on the Adaptive Variable Neighborhood Search. Two instances were tested, oneartificial instance and the other from the literature, and a sensitive analysis was conducted tounderstand the problem behavior. Both approximated algorithms were solid, supported bygood values for the metrics used.pt_BR
dc.description.sponsorshipCNPqpt_BR
dc.language.isoengpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.rightsembargoedAccesspt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectEngenharia de produçãopt_BR
dc.subjectManutenção seletivapt_BR
dc.subjectSistemas k-out-of-npt_BR
dc.subjectMetaheurísticapt_BR
dc.subjectMatheuristicpt_BR
dc.subjectOtimização combinatóriapt_BR
dc.titleA new problem for selective maintenance considering bi-objectives, repairperson assignment and k-out-of-n systemspt_BR
dc.typemasterThesispt_BR
dc.contributor.advisor-coKRAMER, Raphael Harry Frederico Ribeiro-
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/2648075096973987pt_BR
dc.publisher.initialsUFPEpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/6312739422908628pt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pos Graduacao em Engenharia de Producaopt_BR
dc.description.abstractxEsta dissertação trata do problema de otimização de manutenção em um sistema multicomponente, o qual deve passar por ações de manutenção entre duas missões consecutivas,preparando-o para a próxima missão. Devido aos limites no tempo, orçamento e recursos,ações de alta qualidade não podem ser feitas em todos componentes e portanto, um subconjunto de componentes e ações devem ser selecionados para a otimização do objetivo. Amaioria dos modelos existentes para resolver este tipo de problema não envolve sistemascomplexos, ou quando tratam com esse tipo de sistema, eles só consideram um objetivo a serotimizado. Para estudar o estabelecimento de problemas que consideram sistemas complexos,abordagens multi-objetivo e designações de mantenedores, este trabalho propõe um novomodelo não-linear binário que modela o Problema bi-Objetivo de Manutenção Seletiva eDesignação de Mantenedores em sistemas k-out-of-n. Toda a modelagem é discutida e trêsalgoritmos são propostos para a resolução do problema: um algoritmo de enumeraçãocompleta, uma metaheurística e uma matheuristic, sendo estes dois últimos baseados naAdaptive Variable Neighborhood Search. Duas instâncias foram testadas, uma artificial eoutra oriunda da literatura, e uma análise de sensibilidade foi conduzida para elucidar ocomportamento do problema. Ambos algoritmos aproximados se mostraram robustos,suportados por bons valores para as métricas usadaspt_BR
dc.contributor.advisor-coLatteshttp://lattes.cnpq.br/6100360879284224pt_BR
Aparece en las colecciones: Dissertações de Mestrado - Engenharia de Produção

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