Análise da influência das soluções inicias no desempenho dos algoritmos genéticos em problemas de sequenciamento da produção em ambientes job shop

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Cruz, Valmir Ferreira da
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Uninove
Texto Completo: http://bibliotecatede.uninove.br/handle/tede/1948
Resumo: In this work was used the genetic algorithms metaheuristic technique together with FIFO heuristics; LPT and SPT to handle the problem of sequencing of production orders in job shop environments. These heuristics were applied to the initial populations and submitted to the genetic algorithm for solution convergence. Were used test exemplaries, available in OR-Library, an operational research library commonly used by researchers to conduct studies on the operational area. Such exemplaries have like the characteristic of the availability of production orders for zero-time allocation and fixed processing times. All development was done in C ++ language, coupled with a genetic algorithm library called GALib, besides the development of the function of evaluation of the solutions generated by the genetic algorithm. Each experiment was performed starting from an initial solution ordered according to FIFO heuristics; FIFO + SPT and FIFO + LPT, besides an initial seed not feasible and another with an adaptation of the NEH heuristic developed by Nawas; Enscore and HAM, whose initials gave rise to the name of heuristic. The results section shows that with the use of the NEH heuristic adaptation, there were gains in the average gap reached in the iterations and in the average processing time of the genetic algorithm, as well as a gain in the average number of non-feasible solutions generated by the genetic algorithm.
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Were used test exemplaries, available in OR-Library, an operational research library commonly used by researchers to conduct studies on the operational area. Such exemplaries have like the characteristic of the availability of production orders for zero-time allocation and fixed processing times. All development was done in C ++ language, coupled with a genetic algorithm library called GALib, besides the development of the function of evaluation of the solutions generated by the genetic algorithm. Each experiment was performed starting from an initial solution ordered according to FIFO heuristics; FIFO + SPT and FIFO + LPT, besides an initial seed not feasible and another with an adaptation of the NEH heuristic developed by Nawas; Enscore and HAM, whose initials gave rise to the name of heuristic. The results section shows that with the use of the NEH heuristic adaptation, there were gains in the average gap reached in the iterations and in the average processing time of the genetic algorithm, as well as a gain in the average number of non-feasible solutions generated by the genetic algorithm.Neste trabalho foi utilizada a técnica metaheurística algoritmos genéticos em conjunto com as heurísticas FIFO; LPT e SPT para tratar o problema de sequenciamento de ordens de produção em ambientes job shop. Tais heurísticas foram aplicadas às populações iniciais e submetidas ao algoritmo genético para convergência das soluções. Foram usados exemplares de teste disponíveis em OR-Library, uma biblioteca de pesquisa operacional, comumente usada por pesquisadores para realizar estudos voltados à área operacional. Tais exemplares têm como característica a disponibilidade das ordens de produção para alocação no instante zero e tempos de processamento fixos. Todo desenvolvimento foi realizado em linguagem C++, acoplando-se uma biblioteca de algoritmo genético chamada GALib, além do desenvolvimento da função de avaliação das soluções geradas pelo algoritmo genético. Cada experimento foi realizado partindo de uma solução inicial ordenada de acordo com as heurísticas FIFO; FIFO+SPT e FIFO+LPT, além de uma semente inicial não factível e outra com uma adaptação da heurística NEH desenvolvida por Nawas; Enscore e HAM, cujas iniciais deram origem ao nome da heurística. A seção de resultados mostra que, com a utilização da adaptação da heurística NEH, houve ganhos no gap médio alcançado nas iterações e no tempo médio de processamento do algoritmo genético, e também um ganho no número médio de soluções não factíveis geradas pelo algoritmo genético.Submitted by Nadir Basilio (nadirsb@uninove.br) on 2018-12-27T18:44:29Z No. of bitstreams: 1 Valmir Ferreira da Cruz.pdf: 2695528 bytes, checksum: 539d447faf56a176f2e1dbefd99b0ea5 (MD5)Made available in DSpace on 2018-12-27T18:44:29Z (GMT). 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