Ferramentas computacionais hibridas para a otimização da produção de petroleo em aguas profundas
Juliana Martins do Nascimento
DISSERTAÇÃO
Português
T/UNICAMP N17f
Campinas, SP : [s.n.], 2002.
134p. : il.
Orientador: Arnaldo Vieira Moura
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação
Resumo: Problemas de otimização combinatória são classificados na grande maioria das vezes como NP-difíceis. Para estes problemas, não são conhecidos algoritmos polinomiais capazes de resolvê-los. Logo, é necessário o desenvolvimento de estratégias eficientes para tratá-los. O desenvolvimento de...
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Resumo: Problemas de otimização combinatória são classificados na grande maioria das vezes como NP-difíceis. Para estes problemas, não são conhecidos algoritmos polinomiais capazes de resolvê-los. Logo, é necessário o desenvolvimento de estratégias eficientes para tratá-los. O desenvolvimento de técnicas híbridas para a resolução destes problemas tem por objetivo valorizar os pontos fortes dos métodos que estão sendo empregados, para, desta forma, compensar os pontos mais fracos, criando um procedimento de qualidade superior. Este trabalho propõe um método híbrido que integra técnicas de Programação por Restrições com metaheurísticas de Busca Tabu para atacar o problema de escalonamento de atividades na produção de um campo petrolífero. Como não há resultados anteriores para serem comparados com os resultados obtidos para as instâncias consideradas neste trabalho, modelos de programação matemática foram utilizados para a obtenção de limitantes duais para a solução do problema. Além disso, para determinar quão robusta é a técnica proposta, uma análise de sensibilidade foi realizada sobre as instâncias consideradas
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Abstract: Combinatorial optimization problems are generally NP-hard. As it is not known polinomial time algorithms to solve them, it is necessary to develop efficient strategies to treat them. The aim in developing hybrid techniques to solve combinatorial optimization problems is to strength the...
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Abstract: Combinatorial optimization problems are generally NP-hard. As it is not known polinomial time algorithms to solve them, it is necessary to develop efficient strategies to treat them. The aim in developing hybrid techniques to solve combinatorial optimization problems is to strength the good features of the methods that are being combined to compensate for their weakness. In this paper, we propose a hybrid method that combines Constraint Programming techniques and Tabu Search metaheuristics to schedule the activities involved in the production process of an oil field. As there are no previous results to estabilish a comparision with the results obtained with the instances considered in this work, bounds were determined using mathematical programming models. Finally, to estabilish the robusteness of proposed method, a sensibility analysis was performed over the considered instances
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