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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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