Mentes e Máquinas: O Algoritmo que Aprendeu a Organizar a Indústria

Mentes e Máquinas: O Algoritmo que Aprendeu a Organizar a Indústria

Inovação e Inteligência Computacional na Otimização de Processos IndustriaisBy Nairo Andre Jesus Sanches
Michael Caine
Listen with Sir Michael Caine™ and 1,000+ voices
Length3h 25m

About this audiobook

Mentes e Máquinas apresenta a jornada de criação e validação do Algoritmo Genético Construtivo (AGC), uma proposta inovadora para gerar soluções otimizadas ao Problema de Layout de Facilidades em Fila Única (PLFFU). Com base em princípios da inteligência computacional e da engenharia de processos, o autor demonstra como o AGC foi capaz de organizar fluxos produtivos complexos, reduzir tempos operacionais e elevar a eficiência industrial por meio de indicadores concretos. A obra traduz o rigor acadêmico em linguagem acessível, unindo teoria, experimentação e resultados reais. Mais do que um estudo técnico, é um convite para compreender como mentes humanas e algoritmos colaboram na criação de sistemas produtivos mais inteligentes, sustentáveis e orientados à performance.

Audiobook details

GenreTechnology
Length3 hrs 25 mins
Narrated byListen with 1,000+ voices
FormateBook with Audio
Publish dateDec 18, 2025
LanguagePortuguese

Table of contents

11 INTRODUÇÃO
214.6 Matriz de fluxo na utilização no resultado do custo
22 OBJETIVOS
224.7 Mensuração de distância entre as facilidades
32.1 Objetivo geral
234.8 Restrição de Dependência entre as facilidades
42.2 Objetivos específicos
244.9 Custos do manuseio
53 JUSTIFICATIVA
254.10 Função Objetivo
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64 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
264.11 Algoritmo para Solução
74.1 Conceito e tipos de layout
274.12 Algoritmo Genético
84.2 Single row layout problem
285 ALGORITIMO GENÉTICO CONSTRUTIVO
94.3 Modelo de layout de linha única
295.1 Parâmetro Inicial do AGC
104.3.1 Formulação do modelo
305.2 Interpretação do problema de agrupamento
114.3.2 Representação de modelo matemático do SRLP
315.3 Análise da adaptação
124.4 A distância entre as máquinas em fila única
325.4 O Método de Evolução
134.5 Métodos de resolução
335.5 Seleção e rearranjo
144.5.1 Métodos Exatos
345.6 A Mudança das Posições
154.5.2 Métodos Heurísticos
356 METODOLOGIA: 6.1 Metodologia do trabalho
164.5.2.1 Layouts de linha única envolvendo conjuntos de facilidades idênticas
367 IMPLEMENTAÇÃO DO ALGORITMO GENÉTICO CONSTRUTIVO PARA O PLFFU: 7.1 Heurística utilizada
174.5.2.2 Layout de células
378 RESULTADOS E ANÁLISE DE RESULTADOS
184.5.2.3 Heurística baseada em uma inserção de pesquisa Neighbourhood (Lin-Kernighan)
38CONCLUSÃO
194.5.3 Teste de perfomace da heurística
39ANEXO
204.5.4 Meta-heurística
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