@MASTERSTHESIS{ 2025:1869835045,
 	title = {Algoritmo genético aplicado ao problema do sequenciamento de produção: o problema do caixeiro viajante no setor de duas rodas do Polo Industrial de Manaus},
 	year = {2025},
 	url = "https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/10947",
 	abstract = "O aumento da complexidade nas linhas de montagem, impulsionado pela crescente diversidade de modelos, tem imposto desafios significativos ao sequenciamento de produção na indústria de motocicletas. Este trabalho propõe uma abordagem inovadora para otimização do sequenciamento produtivo por meio da aplicação de Algoritmos Genéticos, modelando o problema a partir do clássico Problema do Caixeiro Viajante. A pesquisa foi desenvolvida em uma empresa do setor de duas rodas localizada no Polo Industrial de Manaus, contexto no qual a troca entre modelos impacta diretamente o tempo total de produção. Foram desenvolvidos experimentos com três linhas de montagem reais, cujos resultados demonstraram a capacidade dos Algoritmos Genéticos em reduzir significativamente os tempos de troca, com ganhos médios de aproximadamente 80% em relação às sequências geradas aleatoriamente. A implementação utilizou a biblioteca DEAP em Python, com calibração criteriosa de parâmetros como tamanho populacional, taxa de mutação e número de gerações. Os resultados indicam que a abordagem é eficaz, robusta e escalável, apresentando ganhos expressivos na eficiência operacional. Este estudo contribui ao evidenciar o potencial dos Algoritmos Genéticos como ferramenta estratégica de apoio à decisão no contexto industrial, e reforça a viabilidade de sua aplicação prática em problemas combinatórios complexos.",
 	publisher = {Universidade Federal do Amazonas},
 	scholl = {Programa de Pós-graduação em Engenharia de Produção},
 	note = {Faculdade de Tecnologia}
}