Tanto a simulação quanto o funcionamento do algoritmo propriamente dito, dependem do grafo apresentado na Seção 5.1. Desta forma, para aplicação do simulador ou do algoritmo proposto para uma malha ferroviária diferente da aqui apresentada, faz-se necessário, primeiro, o modelamento do grafo que represente a configuração da malha em questão.
A Seção 5.2 detalhou a interface do simulador. Esta interface tem como finalidade permitir o acompanhamento da simulação em tempo real, além de permitir configurações adicionais como selecionar o número de carros torpedos no ciclo ou o modo de simulação: com dados provenientes de uma base de dados histórica ou gerados aleatoriamente conforme distribuições de probabilidade apresentadas na Seção 5.4. Além disso, a interface traz informações sobre o histórico de corridas e movimentações dos veículos. Para melhor compreensão do funcionamento do simulador, a estrutura utilizada de classes e objetos foi apresentada na Seção 5.3, bem como o relacionamento entre as classes.
As distribuições de probabilidade apresentadas na Seção 5.4 representam dados reais coletados em campo, e permitem ao usuário realizar simulações que buscam reproduzir situações de uma operação real, e acompanhar o desempenho do algoritmo para diferentes cenários. Além disso, estas distribuições mostram de forma gráfica características de etapas do processo de produção de aço. Como faz-se necessário analisar o desempenho do algoritmo proposto frente ao desempenho de operadores humanos na operação do transporte de ferro gusa, utilizou-se dados do histórico de 24h contínuas de um dia de operação da usina siderúrgica como: horário de início de cada corrida, escolhas de locomotivas e torpedos para atender às solicitações, quantidade de gusa produzida por corrida do alto forno ou consumida em corrida da aciaria. Dessa forma, todas as simulações apresentadas no Capítulo 6 receberam as mesmas requisições de torpedo e poderiam ser comparadas de forma justa. A utilização de dados históricos também foi importante para permitir a comparação da eficiência do algoritmo frente às decisões tomadas por operadores experientes. Neste caso, os resultados dos operadores foram calculados manualmente com base no histórico de movimentações realizadas no dia para atendimento das requisições de carros torpedo.
Os resultados destas simulações e os parâmetros do algoritmo e simulador utilizados para a realização das mesmas, são apresentados no Capítulo 6.
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6 RESULTADOS E ANÁLISES
Os resultados apresentados neste trabalho foram obtidos através do cruzamento de dados históricos do gerenciamento da malha ferroviária de uma usina siderúrgica real com os dados obtidos com o simulador descrito no Capítulo 5. Estes resultados foram estruturados de forma a avaliar o atendimento dos objetivos do trabalho: propor um algoritmo para o problema de roteamento de veículos que possa ser aplicado em um sistema ferroviário de alta concentração de manobras, e seja capaz de otimizar uma função objetivo (Subseção 3.1.4) em um curto intervalo de tempo.
As simulações consideram os índices descritos na Seção 6.1 para avaliação, e foram divididas em três etapas. A primeira, apresentada na Seção 6.2, compara resultados obtidos pelo algoritmo com os resultados gerados em campo a partir da ação de operadores frente ao mesmo conjunto de requisições. O intervalo adotado foi de 24 horas de operação contínua, que representa entre 130 e 200 requisições de movimentação. A segunda etapa de simulações, descrita na Seção 6.3, compara o resultado de alterações nos parâmetros de custo da temperatura na função objetivo. E, por fim, a Seção 6.4 mostra a terceira etapa de simulações que analisa a influência de mudanças na quantidade de locomotivas e carros torpedo disponíveis no desempenho da operação do transporte do ferro gusa.
Os parâmetros adotados para o algoritmo de colônia de formigas utilizado nas simulações podem ser vistos na Tabela 3.
Tabela 3 – Parâmetros adotados para o algoritmo
Símbolo Descrição Valor
𝑘 Número de formigas 6
𝑛 Número de iterações 80
𝜌1 Taxa de evaporação global de feromônios 0,04 𝜌2 Taxa de evaporação local de feromônios 0,01 𝛼 Parâmetro de influência de feromônio 0,60 𝛽 Parâmetro de influência da qualidade da aresta 1,00 𝑄 Constante de atualização de feromônio 2.000,00 𝜏0 Concentração mínima de feromônio por aresta 0,05 𝑞0
Parâmetro de escolha entre regra padrão do AS
e a regra de maior atratividade (Equação 6.24) 0,90
75 Estes parâmetros foram escolhidos com base em Dorigo e Gambardella (1997) e ajustes realizados a partir de simulações realizadas. Eles estão diretamente relacionados às características do problema e do grafo utilizado. Nas simulações realizadas, o número de formigas e alguns parâmetros foram ajustados a fim de obter melhor relação de desempenho e resultados. Por exemplo, foi observado que aumentando o número de formigas não se notava melhora significativa nos resultados. Além disso, uma forma de ajustar os parâmetros do algoritmo é apresentada no artigo do Apêndice A.
Todas as simulações foram realizadas utilizando o mesmo recurso de hardware a fim de se comparar o desempenho em cada etapa de simulação de forma justa. O hardware básico utilizado nas simulações foi um notebook com processador Intel Core i5-3230M de 2,6GHz com 8GB de memória RAM, muito inferior aos servidores utilizados em automação. Para efeitos de comparação, um servidor utilizado no sistema de automação do transporte de gusa da usina siderúrgica em questão possui 4 processadores Intel Xeon E7-4820 de 2,0GHz com 32GB de memória RAM.