Aprimoramento de um modelo evolutivo multiobjetivo aplicado ao problema de sequenciamento de bateladas na manufatura de produtos farmacêuticos - Kohara, Débora Toshie; Oliveira, Gina Maira Barbosa de; Martins, Luiz Gustavo Almeida (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2023: Anais do XX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2023)
A otimização do Sequenciamento de Bateladas (SB) em problemas reais de manufatura farmacêutica é desafiadora devido aos múltiplos objetivos conflitantes, restrições e demanda incerta. Um dos desafios é a baixa convergência de soluções viáveis. Algoritmos Genéticos Multiobjetivos (AGMO) podem ser utilizados para lidar com esse desafio. Propomos aprimoramentos nos operadores genéticos de mutação e cruzamento, bem como uma nova estratégia de inicialização da população, visando aprimorar a qualidade das soluções em relação a métricas como Hipervolume (Hv), Distância Geracional Invertida mais (IGD+), Taxa de Erro (E), Cobertura entre dois conjuntos de soluções não-dominadas (CS) e Número de Soluções válidas (NSV). Os resultados demonstram que as melhorias propostas reduzem a mediana do IGD+ em 76,6% e o E em 12,1%, enquanto aumentam o NSV em 25,0%.