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Uma abordagem simheuristic para resolver o problema de flowshop permutacional multiobjetivo.
(2022) Cota, Fernanda dos Reis; Vieira, Naiara Helena; Gomes Júnior, Aloisio de Castro; Gomes, Helton Cristiano; Reis, Allexandre Fortes da Silva
O problema de flowshop permutacional (pfsp) é amplamente estudado por ter vasta aplicação em problemas teóricos e reais. Neste artigo foi abordado a variante estocástica e multiobjetivo do pfsp, sendo os possíveis atrasos ocorridos durante o processo produtivo. Para tanto, é proposta uma abordagem híbrida que combina a versão multiobjetivo da meta-heurística variable neighborhood search (movns) e simulação, a fim de minimizar os valores esperados para makespan e atraso total. Um conjunto de soluções iniciais é gerado pela heurística neh e novas soluções não-dominadas são produzidas a partir de três estruturas de vizinhança: 1-point- move, 2-point-move e 3-point-move, e armazenadas em uma fronteira pareto. Após a aplicação do movns, um número de replicações é realizado modificando os parâmetros estocásticos obtendo as esperanças dos valores do makespan e atraso total. Os resultados computacionais mostram que o movns precisa de ajustes para permitir a obtenção mais consistente de soluções não-dominadas.
Abordagens simheurísticas para o problema de flow shop permutacional multiobjetivo.
(2022) Vieira, Naiara Helena; Gomes Júnior, Aloísio de Castro; Gomes, Helton Cristiano; Gomes Júnior, Aloísio de Castro; Gomes, Helton Cristiano; Guimarães, Irce Fernandes Gomes; Almeida, João Flávio de Freitas
O problema flow shop permutacional multiobjetivo (PFSP-MO) consiste no processamento de um conjunto de jobs em todas as máquinas do ambiente produtivo, de tal forma que dois ou mais objetivos sejam otimizados. Nesta pesquisa, o PFSP-MO considera parâmetros estocásticos, responsáveis por representar possíveis atrasos ocorridos durante o processamento, e possui como objetivo minimizar o atraso total, o makespan e a antecipação total esperados. Por se tratar de um problema de otimização multiobjetivo, os métodos aplicados para resolver o PFSP-MO não retornam apenas uma solução, mas sim um conjunto de soluções, as quais são avaliadas pelo conceito ótimo de Pareto. Inicialmente, o método ponderação dos objetivos foi aplicado ao PFSP-MO com dados determinísticos e executado em um conjunto de 80 instâncias adaptadas da literatura. Em seguida, foram propostas duas abordagens simheurísticas: Variable Neighborhood Search Multiobjetivo (MOVNS) e Pareto Iterated Local Search (PILS). Nas quais: a solução inicial é gerada pelo método Greedy Randomized Adaptive Seach Procedure e a busca local utiliza três estruturas de vizinhança: inserção, troca e three point move. Tanto no MOVNS quanto no PILS a simulação é aplicada de duas maneiras distintas. Primeiramente, uma simulação rápida é aplicada a todas as soluções pertencentes à Fronteira Pareto (FP). E posteriormente, uma simulação intensiva é aplicada nas soluções da FP elite. Os métodos propostos foram executados em 120 instâncias adaptadas da literatura. Os resultados encontrados pelos métodos foram comparados entre si pelas métricas de avaliação desempenho: número de soluções na FP, medida de cardinalidade, medida de distância média e máxima, taxa de erro e diferença de hipervolume. Por fim, os resultados encontrados pelas métricas foram estatisticamente avaliados pelo teste t a fim de comprovar a existência de diferença estatisticamente significativa entre os métodos em relação às métricas de avaliação de desempenho. Tanto o resultado das métricas de avaliação quanto da análise estatística apontam que o MOVNS se apresenta superior ao PILS.
Uma heurística ILS para a resolução do problema de roteamento de veículos com frota heterogênea.
(2022) Vieira, Naiara Helena; Cota, Fernanda dos Reis; Gomes Júnior, Aloisio de Castro; Gomes, Helton Cristiano; Reis, Allexandre Fortes da Silva
O problema de roteamento de veículos com frota heterogênea (PRVFH) é um problema de otimização combinatória que, devido à variação na capacidade dos veículos, ao número de restrições e ao número de clientes a serem visitados, apresenta elevada complexidade computacional. O objetivo principal do PRVFH é determinar o melhor conjunto de rotas possível que os veículos possam percorrer entre o depósito e os clientes, observando a capacidade de cada veículo. O presente trabalho apresenta uma abordagem utilizando a metaheurística Iterated Iocal Search (ILS) para resolução do PRVFH. A solução inicial é obtida pelo procedimento de economias (Clarke-Wright). Como métodos de busca local, foram adotados os movimentos two-opt e two-point-move para melhorar as soluções. Os resultados, quando comparados a solução inicial obtida usando a heurística de ClarkeWright, chegaram a melhorias de até 23%, com tempos computacionais abaixo de sete segundos. O método foi aplicado a 27 instâncias encontradas na literatura e adaptadas para o problema com variação de 32 a 80 clientes.