Please use this identifier to cite or link to this item:
https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/25374
Document type: | Dissertação |
Access type: | Acesso Aberto |
Title: | Paralelismo de um algoritmo genético aplicado a otimização de rotas em mineração de modo escalável |
Author: | Dutra Neto, Geraldo |
First Advisor: | Silva, Fábio Vincenzi Romualdo da |
Second member of the Committee: | Morais, Aniel Silva de |
Third member of the Committee: | Fontoura, Kleber Lopes |
Summary: | Atualmente, a tendência tecnológica está voltada para inteligência artificial e Internet das Coisas aplicadas em sistemas embarcados. Com a constante melhora de processos que estão sendo implantados como cultura empresarial na maior parte das empresas, a área de operação de mina no setor de mineração, não ficou de fora da busca por novas tecnologias. Entre os principais focos de melhorias, está o sistema de despacho, que atua na gestão de frota. O alto custo de um sistema de otimização de rotas de um sistema de despacho ainda não favorece a sua implantação em todas mineradoras. Desse modo, este trabalho busca otimizar o tempo de execução de um algoritmo genético desenvolvido especificamente para a otimização de rotas em minas a céu aberto. O algoritmo genético proposto, utiliza paralelização com modelo tipo Ilha e usa a ferramenta OpenMP para realizar a programação multi-processo para ser aplicado em mineração de pequeno, médio e grande porte na otimização de despacho em mineração com múltiplas rotas. O gerenci- amento das threads com o processo de execução do algoritmo genético necessita de dados específicos para a execução, onde nessa proposta tem configuração escalável de acordo com o porte da mineradora. |
Abstract: | At present, the technological trend is focused on artificial intelligence and Internet of Things applied in embedded systems. With the constant improvement of processes that are being implemented as a business culture in most companies, the mine operating area in the mining sector has not been left out of the search for new technologies. Among the main focuses of improvements is the dispatch system, which operates in fleet management. The high cost of a route optimization system for a dispatch system still does not favor its deployment in all mining companies. This work seeks to optimize the execution time of a genetic algorithm developed specifically for the optimization of routes in open pit mines. The proposed genetic algorithm uses parallelization with the Island-type model and uses the OpenMP tool to perform the multi-process programming to be applied in small, medium and large-scale mining in the optimization of dispatch in mining with multiple routes. The management of the threads with the process of execution of the genetic algorithm requires specific data for execution, where in this proposal it has a scalable configuration according to the size of the mining company. |
Keywords: | Sistemas embarcados Otimização de rotas Mineração Sistema de despacho Sistemas paralelos Algoritmo genético Algoritmos genéticos Mineração a céu aberto Engenharia elétrica Otimização estrutural Parallel Systems Genetic Algorithm Embedded systems Optimization of Routes Mining Dispatch System |
Area (s) of CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::ELETRONICA INDUSTRIAL, SISTEMAS E CONTROLES ELETRONICOS::CONTROLE DE PROCESSOS ELETRONICOS, RETROALIMENTACAO |
Language: | por |
Country: | Brasil |
Publisher: | Universidade Federal de Uberlândia |
Program: | Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica |
Quote: | DUTRA NETO, Geraldo. Paralelismo de um algoritmo genético aplicado a otimização de rotas em mineração de modo escalável. 2018. 74 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2018. DOI http://dx.doi.org/10.14393/ufu.di.2018.1138. |
Document identifier: | http://dx.doi.org/10.14393/ufu.di.2018.1138 |
URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/25374 |
Date of defense: | 23-Apr-2018 |
Appears in Collections: | DISSERTAÇÃO - Engenharia Elétrica |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
ParalelismoAlgoritmoGenetico.pdf | 2.28 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.