Método de escolha de Scheduling para problemas de Job Shop Flexível utilizando um tomador de decisão Fuzzy
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Data de Publicação: | 2022 |
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Texto Completo: | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/17501 |
Resumo: | Among the scheduling problems encountered in production, there is the flexible job shop (FJSP), which is an extension of the classic Job Shop. The FJSP is classified as an NP-Hard problem and can be described as a set of jobs, formed by a certain number of operations that can be allocated on a predetermined set of machines, with their respective execution times. The way operations are distributed across machines directly influences programming efficiency. Efficiency that can be measured and optimized through several performance criteria, that is, several objectives at the same time. The production schedule generated by a multi-objective optimization algorithm (MOFJSP), which mainly considers three performance criteria, namely: completion time of all operations (Makespan), load assigned to the most loaded machine and the sum of the load of all machines, does not present a single global optimal solution, but a set of non-dominated and dominated solutions, called the Pareto set. The solutions of this Pareto set are optimal or close to optimal solutions, being considered good solutions because they can generate a diversity of representations of the production schedule, for example, in the form of Gantt charts. For decision makers to choose the best production scheduling solution among the possible ones found by MOFJSP, other variables can be taken into account, such as maximizing or minimizing machine idleness, the load of operations on a machine, etc. which can provide greater adherence to the decision in view of the needs of the production system. For the inclusion of these variables and the selection of the best production schedule among those provided by the Pareto set, it is proposed to use a decision-making algorithm based on the Technique for Order of Preference by Similarity with the Ideal Solution in a Fuzzy environment, called Fuzzy - TOPSIS This decision maker can weight variables that are not contemplated in the MOFJSP algorithm and assist in the decision making of the best production schedule among the optimal ones or close to the optimal ones obtained. In the results, it was possible to notice that the values obtained with the application of the algorithm proposed for this problem obtained results close to the expected ones, according to the variables analyzed, and can be an important tool in aiding decision-making in a production system. |
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Silva, Diana Marimoto Prause daInoue, Roberto Santoshttp://lattes.cnpq.br/6221209121565990Kato, Edilson Reis Rodrigueshttp://lattes.cnpq.br/8517698122676145https://lattes.cnpq.br/8189617022864460d916a5d1-de9b-4772-bfdf-be3fe369b4122023-03-15T18:42:04Z2023-03-15T18:42:04Z2022-11-11SILVA, Diana Marimoto Prause da. Método de escolha de Scheduling para problemas de Job Shop Flexível utilizando um tomador de decisão Fuzzy. 2022. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2022. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/17501.https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/17501Among the scheduling problems encountered in production, there is the flexible job shop (FJSP), which is an extension of the classic Job Shop. The FJSP is classified as an NP-Hard problem and can be described as a set of jobs, formed by a certain number of operations that can be allocated on a predetermined set of machines, with their respective execution times. The way operations are distributed across machines directly influences programming efficiency. Efficiency that can be measured and optimized through several performance criteria, that is, several objectives at the same time. The production schedule generated by a multi-objective optimization algorithm (MOFJSP), which mainly considers three performance criteria, namely: completion time of all operations (Makespan), load assigned to the most loaded machine and the sum of the load of all machines, does not present a single global optimal solution, but a set of non-dominated and dominated solutions, called the Pareto set. The solutions of this Pareto set are optimal or close to optimal solutions, being considered good solutions because they can generate a diversity of representations of the production schedule, for example, in the form of Gantt charts. For decision makers to choose the best production scheduling solution among the possible ones found by MOFJSP, other variables can be taken into account, such as maximizing or minimizing machine idleness, the load of operations on a machine, etc. which can provide greater adherence to the decision in view of the needs of the production system. For the inclusion of these variables and the selection of the best production schedule among those provided by the Pareto set, it is proposed to use a decision-making algorithm based on the Technique for Order of Preference by Similarity with the Ideal Solution in a Fuzzy environment, called Fuzzy - TOPSIS This decision maker can weight variables that are not contemplated in the MOFJSP algorithm and assist in the decision making of the best production schedule among the optimal ones or close to the optimal ones obtained. In the results, it was possible to notice that the values obtained with the application of the algorithm proposed for this problem obtained results close to the expected ones, according to the variables analyzed, and can be an important tool in aiding decision-making in a production system.Dentre os problemas de programação encontrados na produção, há o job shop flexível (FJSP), que é uma extensão do clássico Job Shop. O FJSP é classificado com um problema NP-Difícil, e pode ser descrito como um conjunto de tarefas ou jobs, formados por um determinado número de operações que podem ser alocadas em um conjunto predeterminado de máquinas, com seus respectivos tempos de execução. A maneira em que as operações são distribuídas nas máquinas influencia diretamente na eficiência da programação. Eficiência essa que pode ser mensurada e otimizada através de vários critérios de desempenho, ou seja, vários objetivos ao mesmo tempo. A programação da produção gerada por um algoritmo de otimização multiobjetivo (MOFJSP), os quais consideram principalmente três critérios de desempenho, sendo eles: tempo de conclusão de todas as operações (Makespan), carga atribuída à máquina mais carregada e a soma da carga de todas as máquinas, não apresenta uma única solução ótima global, e sim um conjunto de soluções não dominadas e dominadas, chamado de conjunto de Pareto. As soluções deste conjunto de Pareto são soluções ótimas ou perto da ótima, sendo consideradas boas soluções pois conseguem gerar uma diversidade de representações da programação da produção, por exemplo, na forma de gráficos de Gantt. Para que os tomadores de decisão escolham qual a melhor solução da programação da produção dentre as possíveis encontradas pelo MOFJSP outras variáveis podem ser levadas em consideração, tais como a maximização ou minimização da ociosidade das máquinas, da carga das operações em uma máquina etc. as quais podem fornecer uma maior aderência da decisão em vista as necessidades do sistema produtivo. Para a inclusão destas variáveis e a seleção da melhor programação de produção entre as fornecidas pelo conjunto de Pareto é proposto a utilização de um algoritmo tomador de decisão baseado na Técnica para Ordem de Preferência por Semelhança com a Solução Ideal em um ambiente Fuzzy, chamado Fuzzy-TOPSIS. Esse tomador de decisão pode ponderar variáveis que não formam contempladas no algoritmo MOFJSP e auxiliar na tomada de decisão da melhor programação de produção dentre as ótimas ou perto das ótimas obtidas. Nos resultados, foi possível notar que os valores obtidos com a aplicação do algoritmo proposto para esse problema obtiveram resultados próximos aos esperados, de acordo com as variáveis analisadas, podendo ser uma ferramenta importante no auxílio à tomada de decisão em um sistema produtivoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)porUniversidade Federal de São CarlosCâmpus São CarlosPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCCUFSCarAttribution 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessColônia de Abelhas ArtificialABCOtimização MultiobjetivoFronteira de ParetoTomador de DecisãoFuzzy-TOPSISFJSPArtificial Bee ColonyMultiobjective OptimizationPareto FrontierDecision MakerCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAOMétodo de escolha de Scheduling para problemas de Job Shop Flexível utilizando um tomador de decisão FuzzyScheduling choice method for flexible Job Shop Problems using a Fuzzy decision makerinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis6006008e35bea9-d02a-42f3-a4c3-a40159edd944reponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8913https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/17501/4/license_rdf3185b4de2190c2d366d1d324db01f8b8MD54ORIGINALtexto da dissertação Diana.pdftexto da dissertação Diana.pdfapplication/pdf10665514https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/17501/3/texto%20da%20disserta%c3%a7%c3%a3o%20Diana.pdfe973e6a747cf1ac824c4e0fbe54d9f4bMD53TEXTtexto da dissertação Diana.pdf.txttexto da dissertação Diana.pdf.txtExtracted texttext/plain191725https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/17501/5/texto%20da%20disserta%c3%a7%c3%a3o%20Diana.pdf.txt6f626bcf0c14cf148d1ab9e969346a7dMD55THUMBNAILtexto da dissertação Diana.pdf.jpgtexto da dissertação Diana.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg8833https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/17501/6/texto%20da%20disserta%c3%a7%c3%a3o%20Diana.pdf.jpg6443b4c9c7630bc39c1c97cce4c45ee2MD56ufscar/175012023-09-18 18:32:33.215oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/17501Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestopendoar:43222023-09-18T18:32:33Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false |
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