"Ciências Básicas para o Desenvolvimento Sustentável"
24 a 26 de outubro de 2023
Trabalho 17919
| ISSN | 2237-9045 |
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| Instituição | Universidade Federal de Viçosa |
| Nível | Graduação |
| Modalidade | Pesquisa |
| Área de conhecimento | Ciências Exatas e Tecnológicas |
| Área temática | Engenharia de produção |
| Setor | Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas - Campus Rio Paranaíba |
| Bolsa | CNPq |
| Conclusão de bolsa | Sim |
| Apoio financeiro | CNPq |
| Primeiro autor | Lais Gonçalves Viana |
| Orientador | THIAGO HENRIQUE NOGUEIRA |
| Título | Desenvolvimento e aplicação de heurísticas ao problema de sequenciamento de máquinas flexíveis heterogêneas |
| Resumo | A logística é responsável pelo planejamento, implementação e controle do fluxo de operações, dessa forma, ela traz o equilíbrio entre as necessidades e as expectativas do consumidor. Para atingir estes objetivos, é necessário que ocorra a previsibilidade da demanda por meio de uma série histórica que permite o uso de modelos e métodos matemáticos. Com base nos padrões encontrados, é possível utilizar a inteligência artificial, como fator chave de desenvolvimento de previsões de séries temporais, que geram informações mais assertivas. Nesse sentido, o machine learning possui algoritmos de treinamento supervisionado, que coletam dados de aprimoramento que refletem soluções que predizem comportamentos. Dessa forma, o intuito do projeto de pesquisa é a análise do machine learning para aplicações financeiras embasadas na predição. Como objeto de estudo, inicialmente utilizamos técnicas de redes neurais para prever o comportamento do jogo Gambler, no qual consiste em um espaço de apostas que dependem do valor financeiro que o jogador possui, o problema se resume na tomada de decisão sobre a quantidade de valor que deve ser apostado a cada momento. Por meio do Reinforcement Learning, é possível simular diversos cenários para aplicar a predição e encontrar resultados otimizados, nesse sentido, foi desenvolvido um código em Python para determinar a estratégia ideal que maximize a possibilidade de atingir a meta. Ao longo deste estudo, foi possível aprofundar sobre temas relacionados à inteligência artificial, como o q-learning, algoritmo de aprendizado que utiliza de iterações com o ambiente para aprender sem utilizar políticas específicas; como as redes neurais, que são modelos computacionais que possuem capacidade de aprendizado a partir de exemplos e possuem uma maior capacidade de identificar padrões; e a utilização de bibliotecas como ferramentas de desenvolvimento de soluções, como o Stable Baselines 3, que é comumente utilizado para aprendizados por reforço e para a utilização de algoritmos com o PPO (Proximal Policy Optimization) . Por meio deste estudo, conclui-se que a aplicação de ferramentas voltadas para a inteligência artificial favorece previsões mais assertivas que auxiliam na tomada de decisão, nesse sentido, o machine learning é um método promissor para a resolução de problemas preditivos. |
| Palavras-chave | Logística, Otimização, Pesquisa Operacional |
| Forma de apresentação..... | Painel |
| Link para apresentação | Painel |
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