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Título : Revenimento paralelo aplicado ao problema de indexação de ferramentas.
Autor : Santos, Lorrayne Cristine Ferreira
metadata.dc.contributor.advisor: Carvalho, Marco Antonio Moreira de
metadata.dc.contributor.referee: Soares, Leonardo Cabral da Rocha
Almeida, André Luís Barroso de
Carvalho, Marco Antonio Moreira de
Palabras clave : Parallel tempering
Slots
Torreta
Máquinas de controle numérico computadorizado
Trocador automático de ferramentas
Fecha de publicación : 2025
Citación : SANTOS, Lorrayne Cristine Ferreira Santos. Revenimento paralelo aplicado ao problema de indexação de ferramentas. 2025. 58 f. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2025.
Resumen : A busca por maior eficiência em processos industriais impulsionou a necessidade de otimizar a alocação de ferramentas em máquinas de controle numérico computadorizado (do inglês, computer numerical control, CNC). Nessas máquinas, o trocador automático de ferramentas (do inglês, automatic tool changer, ATC) desempenha um papel essencial, sendo responsável pela troca automatizada das ferramentas na torreta, componente que armazena e organiza as ferramentas utilizadas no processo de usinagem. Essa torreta é composta por slots, posições individuais onde cada ferramenta é alocada. A disposição dessas ferramentas dentro da torreta impacta diretamente o desempenho do ATC, influenciando o tempo necessário para cada troca e, consequentemente, a eficiência operacional. Diante desse cenário, investiga-se o problema de indexação de ferramentas (ou tool indexing problem, TIP), cujo objetivo é definir a melhor configuração de alocação das ferramentas na torreta, buscando minimizar os deslocamentos necessários e reduzir o tempo total de operação. Trata-se de um problema combinatório complexo, normalmente tratado com métodos meta-heurísticos, dada a dificuldade de se obter soluções exatas em larga escala. Para lidar com essa complexidade, o revenimento paralelo (ou parallel tempering, PT) apresenta-se como uma abordagem promissora, fundamentada em técnicas de otimização inspiradas na física estatística. Ao explorar simultaneamente múltiplas soluções, o PT amplia a diversidade da busca, favorece a convergência e reduz a probabilidade de aprisionamento em mínimos locais. Nos experimentos computacionais realizados, o método proposto demonstrou desempenho consistente: em grande parte das instâncias, os resultados obtidos igualaram ou superaram os valores reportados na literatura, com diferenças mínimas nas poucas situações em que o melhor valor não foi atingido. Observou-se também elevada estabilidade entre execuções independentes e tempos de processamento reduzidos, mesmo em instâncias de maior complexidade, preservando a escalabilidade. Esses resultados reforçam o potencial do PT como alternativa robusta e eficiente para o TIP, conciliando qualidade de soluções geradas e baixo custo computacional.
metadata.dc.description.abstracten: The pursuit of greater efficiency in industrial processes has driven the need to optimize tool allocation in computer numerical control (CNC) machines. In such machines, the automatic tool changer (ATC) plays a key role, being responsible for the automated exchange of tools within the turret, a component that stores and organizes the tools required for machining. This turret is composed of individual slots, where each tool is positioned. The arrangement of tools within the turret directly impacts ATC performance, influencing the time required for each change and, consequently, overall operational efficiency. Within this context, the Tool Indexing Problem (TIP) arises, aiming to define the best allocation of tools in the turret to minimize movements and reduce total operation time. As a combinatorial optimization problem, TIP is typically addressed with metaheuristic approaches, given the difficulty of obtaining exact solutions at larger scales. To deal with this complexity, parallel tempering (PT) emerges as a promising strategy, grounded in optimization techniques inspired by statistical physics. By simultaneously exploring multiple solutions, PT enhances search diversity, promotes convergence, and reduces the likelihood of entrapment in local minima. The computational experiments conducted demonstrate consistent performance: in most benchmark instances, the proposed method matched or outperformed the best-known results, with only minimal gaps when the optimum was not reached. Furthermore, the approach showed high stability across independent runs and reduced processing times, even for large-scale instances, preserving scalability. These findings highlight the potential of PT as a robust and efficient alternative for solving the TIP, successfully balancing solution quality with low computational cost.
URI : http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/8478
metadata.dc.rights.license: Este trabalho está sob uma licença Creative Commons BY-NC-ND 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/?ref=chooser-v1).
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