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👨‍🏭 Otimização logística de processos 👨‍🏭

Desenvolvido por 💻:

Um obrigado especial para 🥰:

  • Rafael Mello, nosso professor no mini curso de introdução a otimização logística da UFBA.

Sobre 🤔:

Neste repositório, você encontrará soluções e modelos em Julia desenvolvidos durante o mini curso de Programação Linear na UFBA em 2023.2. Estes exercícios abordam problemas de otimização logística e representam nossa avaliação final do curso.

Recursos 🧑‍🔬:

  • Modelagem e implementação em Julia dos seguintes problemas:
    • Caxeiro viajante para multiplos caxeiros (mTSP).
    • Determinar tamanho do lote habilitado com vários produtos e tempos de configuração (batch sizing).

Resultados 📈:

Como executar 🏃:

Primeiro, clone este repositório. Depois disso, você pode executar o notebook dentro do ambiente do Google Colab ou simplesmente executar um arquivo .ipynb com o comando:

jupyter notebook batch_sizing_problem.ipynb

Não se esqueça de trocar o kernel padrão de python para julia.

Processo de Desenvolvimento ⚙️:

Como avaliação os desenvolvedores tiveram do dia 27/09/2023 até o meio dia do dia 28/09/2023 para entregar a modelagem do problema do caixeiro viajante múltiplo (mTSP) e um problema de batch sizing implementado utilizando solvers em Julia. Os notebooks foram desenvolvidos em encontros duradouros durante esse período.

Ferramentas utilizadas 🛠️:

Você pode baixar as ferramentas de execução do projeto com o script disponível em ./project_setup/install_tools.sh com o comando:

sudo apt update && ./project_setup/install_tools.sh

Como constribuir 🫂:

Sinta-se à vontade para criar um novo ramo, fazer um fork do projeto, criar uma nova Issue ou fazer um pull request. Entre em contato conosco para desenvolver neste repositório de experimentos de modelagem.

Licensa 📜:

Apache V2

Referências 📙:

[1] Rafael Mello. Apresentação em Introdução a Otimização Logística de Processos. Universidade Federal da Bahia, Salvador, 2023.