| Name: | Description: | Size: | Format: | |
|---|---|---|---|---|
| DM_JorgePereira_MEI_2019 | 5.83 MB | Adobe PDF |
Authors
Advisor(s)
Abstract(s)
Durante o período de vindimas os produtores de uvas enfrentam longos peíodos de espera para
realizar a descarga das suas uvas nas empresas produtoras de vinhos. Estes tempos de espera têm
um impacto negativo na qualidade dos vinhos. O objetivo deste projeto consiste em estudar e utilizar
algoritmos de otimização para resolver este problema. Neste sentido, foi desenvolvido um
Algoritmo Genético, que através de um conjunto de inputs iniciais, encontrar a melhor solução
para a otimização do escalonamento dos camiões dos produtores, assim como otimizar o processamento
das uvas. Após o Algoritmo Genético obter a solução mais apta para um certo cenário,
os colaboradores responsáveis pela receção dos camiões de uvas poderão então visualizar informações
sobre a mesma através de dashboards criados no Kibana e que permitem verificar várias
informações, tais como: as ações que cada entidade (camiões, tegões e prensas) deve efetuar e
quando, a quantidade de uvas de cada entidade ao longo do tempo e tempos médias de espera por
tipo de uva. Com os resultados obtidos e com a ajuda das visualizações gráficas dos mesmos,
haverá um melhor uso da capacidade de produção disponível, otimização do espaço utilizado durante
todo o processo e diminuição do tempo de espera dos produtores, evitando assim, a perda de
qualidade dos vinhos.
During the grape harvest period, producers face long waiting periods to unload their grapes at the winemaking companies. There waiting times have negative impact on wine quality. The aim of this project is to study and use optimization algorithms to solve this problem. In this project Genetic Algorithms were chosen and one was developed. This algorithm is capable of through a set of initial inputs, find the best solution for optimizing the truck scheduling of the producers of these companies, as well as optimizing grape processing. After the Genetic Algorithm gets the most suitable solution for a given scenario, users can then view the information about it through dashboards created in Kibana, that allows them to check various information, such as: the actions that each entity (truck, grain-tank and press) should take and when, quantity of grapes from each entity over time and average waiting times per grape type. With the results obtained by the Genetic Algorithm and with the help of their graphic visualizations, there will be a better use of the available production capacity, optimization of the space used throughout the process and reduction of the waiting time of the producers, thus avoiding the loss of quality of the wines.
During the grape harvest period, producers face long waiting periods to unload their grapes at the winemaking companies. There waiting times have negative impact on wine quality. The aim of this project is to study and use optimization algorithms to solve this problem. In this project Genetic Algorithms were chosen and one was developed. This algorithm is capable of through a set of initial inputs, find the best solution for optimizing the truck scheduling of the producers of these companies, as well as optimizing grape processing. After the Genetic Algorithm gets the most suitable solution for a given scenario, users can then view the information about it through dashboards created in Kibana, that allows them to check various information, such as: the actions that each entity (truck, grain-tank and press) should take and when, quantity of grapes from each entity over time and average waiting times per grape type. With the results obtained by the Genetic Algorithm and with the help of their graphic visualizations, there will be a better use of the available production capacity, optimization of the space used throughout the process and reduction of the waiting time of the producers, thus avoiding the loss of quality of the wines.
Description
Dissertação de Mestrado em Engenharia Informática
Keywords
Algoritmos Genéticos Escalonamento Otimização Produtores de vinho
Pedagogical Context
Citation
Publisher
Instituto Politécnico do Porto. Escola Superior de Tecnologia e Gestão