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dc.contributor.authorCruz, Frederico Rodrigues Borges da-
dc.contributor.authorOliveira, Fernando Luiz Pereira de-
dc.contributor.authorFerreira, José Hissa-
dc.contributor.authorMagela Neto, Oriane-
dc.date.accessioned2015-04-14T17:53:31Z-
dc.date.available2015-04-14T17:53:31Z-
dc.date.issued2012-
dc.identifier.citationCRUZ, F. R. B. da. et al. Abordagem multiobjetivo para otimização de redes de filas finitas. Revista Pesquisa Naval, v. 25, p. 60-69, 2012/2013. Disponível em: <http://www.secctm.mar.mil.br/rpn/25edicao.html>. Acesso em: 13 abr. 2015.pt_BR
dc.identifier.issn2179-0655-
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/5075-
dc.description.abstractEste artigo apresenta uma discussão sobre os resultados obtidos por meio de um algoritmo multiobjetivo recentemente desenvolvido para otimizar, simultaneamente, o tamanho total das áreas de espera, a taxa total de serviço e a taxa de saída de uma rede de filas finitas com serviço geral. Como tais objetivos eram conflitantes, utilizou-se uma versão de um algoritmo genético projetado para encontrar soluções ótimas a mais de um deles. Foram obtidas algumas propriedades que podem auxiliar na análise e no projeto de tais importantes sistemas estocásticos.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectAlgoritmos genéticospt_BR
dc.subjectOtimização multiobjetivopt_BR
dc.titleAbordagem multiobjetivo para otimização de redes de filas finitas.pt_BR
dc.title.alternativeMulti-objective approach for finite queuing network optimization.pt_BR
dc.typeArtigo publicado em periodicopt_BR
dc.rights.licenseOs direitos autorais voltam para o autor após dois anos da publicação do artigo na revista. Fonte: Pesquisa Naval <http://www.secctm.mar.mil.br/rpn/normas_editorial.html>. Acesso em: 31 mar. 2015.pt_BR
dc.description.abstractenThis paper presents a discussion about results obtained from a multi-objective algorithm that was recently developed to simultaneously optimize the total number of buffers, the overall service rate, and the throughput of a general-service finite queuing network. These conflicting objectives were optimized by means of a multi-objective genetic algorithm, designed to produce solutions for more than one of them. Some properties were identified that may help the analysis and design of these important stochastic systems.-
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