Algoritmos heurísticos híbridos para o problema de sequenciamento em máquinas paralelas não-relacionadas com tempos de preparação dependentes da sequência.

dc.contributor.advisorSouza, Marcone Jamilson Freitaspt_BR
dc.contributor.authorHaddad, Matheus Nohra
dc.date.accessioned2013-10-01T12:41:13Z
dc.date.available2013-10-01T12:41:13Z
dc.date.issued2012
dc.description.abstractEste trabalho aborda o problema de sequenciamento em máquinas paralelas não- relacionadas com tempos de preparação dependentes da sequência, dó inglês Unre- lated Parallel Machine Scheduling Problem with Sequence Dependent Setup Times, ou apenas UPMSPST. Neste problema há um conjunto de tarefas e máquinas e a cada tarefa está associado um tempo de processamento, que é diferente para cada máquina. Dadas duas tarefas, também existe um tempo de preparação dependente da sequência de lase da máquina utilizada. O objetivo considerado neste problema é minimizar o tempo máximo de conclusão do sequenciamento, o chamado makes pan. OUPMSPST é muito encontrado no âmbito industrial e pertence à classe NP- difícil. Visando a sua resolução, são propostos três algoritmos heurísticos híbridos. O primeiro, nomeado VP, combina os procedimentos heurísticos Iterated Local Search (ILS), Variable Neighborhood Descent (VND)e Path Relinking(PR). O segundo, nomeado GIVP, difere do primeiro pelo fato de gerar a solução inicial pela fase de construção Greedy Randomized AdaptiveS earch Procedure(GRASP), e não por um procedimento guloso. O terceiro algoritmo, nomeado GIVMP, diferedos outros em três estratégias: a fase PR utiliza a estratégia mix edrelinking ao invés de backward relinking, as vizinhanças que formam o VND são usada sem ordem aleatória a cada chamada e não em ordem previamente de nida; por m,o GIVMP inclui um módulo de busca local feita pelo resolvedor CPLEX12.1 de programação matemática. Este resolvedor é aplicado apenas à máquina gargalo do problema e utiliza um modelo de programação inteira mista base a dono problemado Caixeiro Viajante Assimétrico. Para explorar o espaço de soluções são utilizados movimentos de inserção e troca de tarefas entre máquinas. Para testar os algoritmos foram utilizados dois conjuntos de problemas-teste da literatura. Inicialmente eles foram comparados entre si em um conjunto reduzido de instâncias ,tendo- severi cado a superioridade do algoritmo GIVMP. Em seguida, este algoritmo foi compara do com outros seis da literatura, sendo dois no primeiro conjunto de problemas- teste e outros quatro no Segundo. No primeiro conjunto veri cou-se a superiorida de absoluta do GIVMP sobre os dois algoritmos genéticos da literatura, tendo-se encontra do desvios percentuais relativos médios menores e novas melhores soluções.No segundo conjunto de problemas-teste vericou-se que o GIVMP tem desempenho inferior a um dos algoritmos, mas superior em relação aos outros três. Observa-se,no entanto,que neste segundo conjunto de problemas, não foram disponibilizados os desvios percentuais relativos médios dos algoritmos, mas apenas os desvios dos melhores valores encontrados,impedindo uma comparação de robustez dos algoritmos.pt_BR
dc.identifier.citationHADDAD, M. N. Algoritmos heurísticos híbridos para o problema de sequenciamento em máquinas paralelas não-relacionadas com tempos de preparação dependentes da sequência. 2012. 75 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2012.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/3269
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisherPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.pt_BR
dc.subjectAlgoritmospt_BR
dc.subjectProgramação heurísticapt_BR
dc.subjectProcessamento sequêncial - computaçãopt_BR
dc.subjectProgramação paralela - computaçãopt_BR
dc.subjectOtimização combinatóriapt_BR
dc.titleAlgoritmos heurísticos híbridos para o problema de sequenciamento em máquinas paralelas não-relacionadas com tempos de preparação dependentes da sequência.pt_BR
dc.typeDissertacaopt_BR

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