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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/36281
Tipo: Dissertação
Título: Uma abordagem heurística híbrida para o problema de sequenciamento de tarefas com datas de liberação e restrições de inventário
Autor(es): Guerra, Frederico de Souza
Primeiro Orientador: Subramanian, Anand
Primeiro Coorientador: Bruck, Bruno Petrato
Resumo: Problemas de sequenciamento de tarefas são comumente abordados na literatura e com inúmeras aplicações na indústria. Dentre as variantes dessa classe de problemas, este trabalho aborda o problema de minimização do tempo de conclusão da última tarefa de uma sequência (makespan), considerando as restrições de inventário e datas de li-beração. Para resolver esse problema, é proposta uma abordagem heurística híbrida simples e eficaz baseada em ruin-and-recreate (HyPRR). Além do procedimento ruin-and-recreate, o algoritmo incorpora um esquema de diversificação para o gerenciamento da população e uma fase de intensificação por meio de busca local. Para melhorar o de-sempenho, é introduzida uma estratégia de avaliação de movimentos capaz de calcular eficientemente tanto o makespan quanto avaliar a inviabilidade em relação às restrições de inventário em tempo constante amortizado. Experimentos computacionais em um conjunto de 960 instâncias destacam a competitividade do algoritmo proposto quando comparado ao guess-and-check (GC) encontrado na literatura. O método desenvolvido encontrou a solução ótima em 99% das instâncias com ótimos conhecidos, e encontrou soluções melhores em 21 instâncias.
Abstract: Scheduling problems are commonly addressed in the literature and have several ap-plications in industry. Among its numerous variants, this work focuses on the pro-blem of minimizing the makespan on a single-machine scheduling problem with release dates and inventory constraints. To solve this problem, a simple yet effective hy-brid population-based ruin-and-recreate (HyPRR) heuristic is proposed. In addition to a simple ruin-and-recreate procedure, the algorithm incorporates a diversification scheme for population management and an intensification phase through local search. To enhance performance, we introduced a move evaluation strategy capable of efficien-tly computing both the makespan and assessing infeasibility with respect to inventory constraints in amortized constant time. Computational experiments on a set of 960 instances highlight the competitiveness of the proposed algorithm when compared to the guess-and-check (GC) found in the literature. The developed method found the optimal solution in 99% of the instances with known optima, and produced new best solutions for 21 instances.
Palavras-chave: Sequenciamento
Inventário
Meta-heurísticas
Busca populacional
Busca local
Scheduling
Inventory
Metaheuristics
Population search
Local search
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal da Paraíba
Sigla da Instituição: UFPB
Departamento: Informática
Programa: Programa de Pós-Graduação em Informática
Tipo de Acesso: Acesso aberto
Attribution-NoDerivs 3.0 Brazil
URI: http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/
URI: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/36281
Data do documento: 30-Ago-2024
Aparece nas coleções:Centro de Informática (CI) - Programa de Pós-Graduação em Informática

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