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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/37815
Título: | Modelagem em programação linear inteira mista para alocação de tarefas em sistemas multi-robôs |
Título(s) alternativo(s): | Mixed integer linear programming modeling for task allocation in multi-robot systems |
Autor(es): | Latini, Igor Pardal |
Orientador(es): | Arruda, Lucia Valeria Ramos de |
Palavras-chave: | Robótica Programação linear Automação - Aplicações industriais Robôs - Sistemas de controle Robôs móveis Robotics Linear programming Automation - Industrial applications Robots - Control systems Mobile robots |
Data do documento: | 9-Jun-2025 |
Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
Câmpus: | Curitiba |
Citação: | LATINI, Igor Pardal. Modelagem em programação linear inteira mista para alocação de tarefas em sistemas multi-robôs. 2025. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2025. |
Resumo: | Imerso em um contexto de crescente busca por produtividade e melhorias de operação, a utilização da robótica móvel em ambientes industriais se mostra especialmente importante, sendo fundamental para atender às necessidades das fábricas cada vez mais automatizadas. Com isso, destaca-se a presença de múltiplos robôs, atuando de forma cooperativa para a execução das atividades necessárias em cada processo. Entretanto, de tal prática surge o questionamento de como alocar cada tarefa para cada robô, de forma a obter a melhor distribuição possível de tarefas entre os agentes, otimizando o desempenho do processo enquanto diminui o tempo de realização das tarefas. Baseado nessa indagação, este trabalho apresenta o desenvolvimento de um modelo de otimização usando Programação Linear Inteira Mista (MILP), com o objetivo de determinar essa organização, considerando as características de cada robô e de cada tarefa. Usando como função objetivo a minimização de atrasos na execução das tarefas, o sistema desenvolvido aplica diversas restrições criadas com referência em diferentes configurações, como a precedência de tarefas, métodos de navegação e a cooperação entre robôs, para estabelecer a ordem e a atribuição otimizada das atividades. O modelo desenvolvido é aplicado em dez distintos casos de estudo, exemplificando cada possibilidade de parametrização e fundamentados em situações reais. Os resultados obtidos fornecem a melhor alocação para cada caso, informando qual agente deve executar qual tarefa e quando cada atividade deve ser iniciada. Dessa forma, a modelagem proposta demonstra ser capaz de incorporar diferentes cenários e otimizar a distribuição das atividades para grupos de robôs heterogêneos, facilitando a comparação entre configurações e possibilitando um melhor planejamento no ambiente industrial. |
Abstract: | Immersed in a context of growing search for productivity and operational improvements, the use of mobile robotics in industrial environments is especially important, being fundamental to meet the needs of factories. This usage highlights the presence of multiple robots, acting cooperatively to execute the available tasks in each process. However, this practice raises the question of how to allocate each task to each robot in order to obtain the best possible distribution. Based on this inquiry, this work presents the development of an optimization model using Mixed-Integer Linear Programming (MILP), with the objective of determining that organization, considering the characteristics of each robot and each task. Using the minimization of delays in task execution as an objective function, the developed system applies several restrictions created with reference to different configurations, such as task precedence, navigation method and cooperation between robots, to establish the order and optimized assignment of activities. By running the model in ten distinct study cases, exemplifying each parameterization possibility and including those based on real situations, the results obtained provide the best allocation for each case, informing which robot should execute which task and when that activity should be started. Thus, the proposed modeling demonstrates being capable of incorporating different scenarios and optimizing activity distribution for heterogeneous robots, facilitating the comparison between configurations and enabling better planning in an industrial environment. |
URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/37815 |
Aparece nas coleções: | CT - Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial |
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