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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/37077| Título: | Programação de tarefas utilizando a biblioteca PuLP na linguagem Python: maior eficiência com uma linguagem simplificada |
| Título(s) alternativo(s): | Scheduling using Python language with PuLP library: greater efficiency with a simplified language |
| Autor(es): | Alves, Camila Yung |
| Orientador(es): | Melo, Everton Luiz de |
| Palavras-chave: | Pesquisa operacional Programação (Matemática) Python (Linguagem de programação de computador) Modelos matemáticos Algoritmos computacionais Operations research Programming (Mathematics) Python (Computer program language) Mathematical models Computer algorithms |
| Data do documento: | 29-Ago-2024 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Ponta Grossa |
| Citação: | ALVES, Camila Yung. Programação de tarefas utilizando a biblioteca PuLP na linguagem Python: maior eficiência com uma linguagem simplificada. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Produção) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2024. |
| Resumo: | A pesquisa operacional é capaz de otimizar processos de fabricação através do desenvolvimento e aplicação de métodos analíticos. Faz-se uso de modelos matemáticos e algoritmos computacionais como auxiliadores, dentro da pesquisa operacional, na tomada de decisões efetivas diante de determinado problema. Para que esses problemas sejam resolvidos é necessária a aplicação de algoritmos computacionais, sendo desejável uma linguagem simplificada e sucinta. Programação matemática aliada a uma linguagem de programação simples, como a linguagem Python, com aplicação de uma biblioteca gratuita que trate problemas de programação de tarefas, a biblioteca PuLP, são tratados nesse trabalho de conclusão de curso. Este trabalho apresenta um passo a passo para resolução de um problema envolvendo programação de tarefas e minimização dos seus atrasos. Além disso, é demonstrado um passo a passo da leitura dos resultados otimizados, validados e discutidos. |
| Abstract: | Operational research can optimize manufacturing processes through the development and application of analytical methods. Within operational research, mathematical models and computer algorithms are used to help make effective decisions when faced with a given problem. For these problems to be solved, it is necessary to apply computer algorithms, and a simplified and succinct language is desirable. Mathematical programming combined with a simple programming language, such as Python, and the application of a free library that handles task scheduling problems, the PuLP library, are dealt with in this course conclusion. This work presents a step-bystep solution to a problem involving scheduling tasks and minimizing their delays. In addition, a step-by-step reading of the results is demonstrated, which are always optimized, validated and discussed. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/37077 |
| Aparece nas coleções: | PG - Engenharia de Produção |
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