Hibridização de métodos exatos e heurísticos para a minimização do atraso ponderado no escalonamento de tarefas em máquinas paralelas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Marcos Thomaz da
Data de Publicação: 2018
Outros Autores: http://lattes.cnpq.br/1710397494828508, https://orcid.org/0000-0001-7621-2411
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM
Texto Completo: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7593
Resumo: Nesta dissertação estão sendo apresentados os resultados da investigação realizada sobre problemas de escalonamento em máquinas paralelas, com foco na minimização do atraso ponderado total das tarefas, com tempos de processamento e prazos estimados de término arbitrários. Este é um problema clássico muito encontrado em indústrias, ambientes de produção e cenários onde o atraso na realização de tarefas ou produção pode gerar multas ou penalidades. A estratégia de resolução aplicada faz uso de um método híbrido exato-heurístico, onde a execução de um Algoritmo Genético fortemente baseado em Busca Local, denominado GLS, fornece um conjunto de soluções de ótimos locais para ser incorporado em uma formulação de programação linear inteira tri-indexada, otimizando o processo de resolução enumerativo implícito. Sendo a parametrização um problema inerente aos algoritmos genéticos e meta-heurísticas em geral, foi utilizada a ferramenta iRace para a otimização e definição de parâmetros. O solver IBM ILog CPLEX e a biblioteca dinâmica UFFLP foram utilizados para avaliar o conjunto de soluções obtido através das heurísticas utilizando a formulação de programação inteira. Os experimentos computacionais foram realizados em instâncias criadas com base no benchmark disponível na OR-Library com 40, 50, 100, 150, 200, 300 e 500 tarefas, em ambientes com 2, 4, 10 e 20 máquinas paralelas, obtendo resultados competitivos frente às melhores estratégias disponibilizadas na literatura, e apresentando a robustez do método em instâncias maiores.
id UFAM_ef1909eaade3d97d199881238d8a412f
oai_identifier_str oai:https://tede.ufam.edu.br/handle/:tede/7593
network_acronym_str UFAM
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM
repository_id_str 6592
spelling Hibridização de métodos exatos e heurísticos para a minimização do atraso ponderado no escalonamento de tarefas em máquinas paralelasHybridization exact and heuristic methods for minimizing weighted tardiness scheduling in parallel machinesAlgorítmos genéticosHeurísticaProgramação linearCIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃOAlgoritmos genéticosBusca localHeurísticasProgramação linear inteiraEscalonamento de tarefasNesta dissertação estão sendo apresentados os resultados da investigação realizada sobre problemas de escalonamento em máquinas paralelas, com foco na minimização do atraso ponderado total das tarefas, com tempos de processamento e prazos estimados de término arbitrários. Este é um problema clássico muito encontrado em indústrias, ambientes de produção e cenários onde o atraso na realização de tarefas ou produção pode gerar multas ou penalidades. A estratégia de resolução aplicada faz uso de um método híbrido exato-heurístico, onde a execução de um Algoritmo Genético fortemente baseado em Busca Local, denominado GLS, fornece um conjunto de soluções de ótimos locais para ser incorporado em uma formulação de programação linear inteira tri-indexada, otimizando o processo de resolução enumerativo implícito. Sendo a parametrização um problema inerente aos algoritmos genéticos e meta-heurísticas em geral, foi utilizada a ferramenta iRace para a otimização e definição de parâmetros. O solver IBM ILog CPLEX e a biblioteca dinâmica UFFLP foram utilizados para avaliar o conjunto de soluções obtido através das heurísticas utilizando a formulação de programação inteira. Os experimentos computacionais foram realizados em instâncias criadas com base no benchmark disponível na OR-Library com 40, 50, 100, 150, 200, 300 e 500 tarefas, em ambientes com 2, 4, 10 e 20 máquinas paralelas, obtendo resultados competitivos frente às melhores estratégias disponibilizadas na literatura, e apresentando a robustez do método em instâncias maiores.This dissertation presents the results of the investigation carried out on parallel machine scheduling problems, with focus on minimizing the total weighted tardiness of the jobs, with arbitrary processing times and deadlines. This is a classic scheduling problem that is often found in industries, production environments, and scenarios where delayed completion of jobs can lead to penalties. The applied resolution strategy makes use of an exact-heuristic hybrid method, where the execution of a strongly Local Search-based Genetic Algorithm, called GLS, provides a set of optimal location solutions to be incorporated in a tri-indexed integer linear programming formulation, optimizing the implicit enumerative resolution process. How the parameterization is an inherent problem in genetic algorithms and meta-heuristics in general, the iRace tool was used for optimization and parameter definition. The IBM ILog CPLEX solver and UFFLP dynamic library was used to evaluate the solution set obtained through heuristics using the integer linear programming formulation. The computational experiments were performed for instances created similar of the OR-Library with 40, 50, 100, 150, 200, 300 and 500 tasks in 2, 4, 10 and 20 parallel machines, obtaining competitive results against the best strategies available in the literature, and presenting the robustness of the method in larger instances..Sistema apresentou erros em 2 ou 3 ocasiões, mas retomando o processo voltou a funcionar normalmente.Foram utilizados nos experimentos instâncias disponibilizadas no site http://algox.icomp.ufam.edu.br/Universidade Federal do AmazonasInstituto de ComputaçãoBrasilUFAMPrograma de Pós-graduação em InformáticaRodrigues, Rosiane de Freitashttp://lattes.cnpq.br/8358219976594707Amorim, Rainer Xavier dehttp://lattes.cnpq.br/6851610498599368Carvalho, José Reginaldo Hugheshttp://lattes.cnpq.br/3161958119304780Barreto, Raimundo da Silvahttp://lattes.cnpq.br/1132672107627968Silva, Marcos Thomaz dahttp://lattes.cnpq.br/1710397494828508https://orcid.org/0000-0001-7621-24112020-01-06T18:34:03Z2018-12-17info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfSILVA, Marcos Thomaz da. Hibridização de métodos exatos e heurísticos para a minimização do atraso ponderado no escalonamento de tarefas em máquinas paralelas. 2018. 112 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus, 2019.https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7593porhttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAMinstname:Universidade Federal do Amazonas (UFAM)instacron:UFAM2020-01-07T05:03:43Zoai:https://tede.ufam.edu.br/handle/:tede/7593Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://200.129.163.131:8080/PUBhttp://200.129.163.131:8080/oai/requestddbc@ufam.edu.br||ddbc@ufam.edu.bropendoar:65922020-01-07T05:03:43Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM - Universidade Federal do Amazonas (UFAM)false
dc.title.none.fl_str_mv Hibridização de métodos exatos e heurísticos para a minimização do atraso ponderado no escalonamento de tarefas em máquinas paralelas
Hybridization exact and heuristic methods for minimizing weighted tardiness scheduling in parallel machines
title Hibridização de métodos exatos e heurísticos para a minimização do atraso ponderado no escalonamento de tarefas em máquinas paralelas
spellingShingle Hibridização de métodos exatos e heurísticos para a minimização do atraso ponderado no escalonamento de tarefas em máquinas paralelas
Silva, Marcos Thomaz da
Algorítmos genéticos
Heurística
Programação linear
CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Algoritmos genéticos
Busca local
Heurísticas
Programação linear inteira
Escalonamento de tarefas
title_short Hibridização de métodos exatos e heurísticos para a minimização do atraso ponderado no escalonamento de tarefas em máquinas paralelas
title_full Hibridização de métodos exatos e heurísticos para a minimização do atraso ponderado no escalonamento de tarefas em máquinas paralelas
title_fullStr Hibridização de métodos exatos e heurísticos para a minimização do atraso ponderado no escalonamento de tarefas em máquinas paralelas
title_full_unstemmed Hibridização de métodos exatos e heurísticos para a minimização do atraso ponderado no escalonamento de tarefas em máquinas paralelas
title_sort Hibridização de métodos exatos e heurísticos para a minimização do atraso ponderado no escalonamento de tarefas em máquinas paralelas
author Silva, Marcos Thomaz da
author_facet Silva, Marcos Thomaz da
http://lattes.cnpq.br/1710397494828508
https://orcid.org/0000-0001-7621-2411
author_role author
author2 http://lattes.cnpq.br/1710397494828508
https://orcid.org/0000-0001-7621-2411
author2_role author
author
dc.contributor.none.fl_str_mv Rodrigues, Rosiane de Freitas
http://lattes.cnpq.br/8358219976594707
Amorim, Rainer Xavier de
http://lattes.cnpq.br/6851610498599368
Carvalho, José Reginaldo Hughes
http://lattes.cnpq.br/3161958119304780
Barreto, Raimundo da Silva
http://lattes.cnpq.br/1132672107627968
dc.contributor.author.fl_str_mv Silva, Marcos Thomaz da
http://lattes.cnpq.br/1710397494828508
https://orcid.org/0000-0001-7621-2411
dc.subject.por.fl_str_mv Algorítmos genéticos
Heurística
Programação linear
CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Algoritmos genéticos
Busca local
Heurísticas
Programação linear inteira
Escalonamento de tarefas
topic Algorítmos genéticos
Heurística
Programação linear
CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Algoritmos genéticos
Busca local
Heurísticas
Programação linear inteira
Escalonamento de tarefas
description Nesta dissertação estão sendo apresentados os resultados da investigação realizada sobre problemas de escalonamento em máquinas paralelas, com foco na minimização do atraso ponderado total das tarefas, com tempos de processamento e prazos estimados de término arbitrários. Este é um problema clássico muito encontrado em indústrias, ambientes de produção e cenários onde o atraso na realização de tarefas ou produção pode gerar multas ou penalidades. A estratégia de resolução aplicada faz uso de um método híbrido exato-heurístico, onde a execução de um Algoritmo Genético fortemente baseado em Busca Local, denominado GLS, fornece um conjunto de soluções de ótimos locais para ser incorporado em uma formulação de programação linear inteira tri-indexada, otimizando o processo de resolução enumerativo implícito. Sendo a parametrização um problema inerente aos algoritmos genéticos e meta-heurísticas em geral, foi utilizada a ferramenta iRace para a otimização e definição de parâmetros. O solver IBM ILog CPLEX e a biblioteca dinâmica UFFLP foram utilizados para avaliar o conjunto de soluções obtido através das heurísticas utilizando a formulação de programação inteira. Os experimentos computacionais foram realizados em instâncias criadas com base no benchmark disponível na OR-Library com 40, 50, 100, 150, 200, 300 e 500 tarefas, em ambientes com 2, 4, 10 e 20 máquinas paralelas, obtendo resultados competitivos frente às melhores estratégias disponibilizadas na literatura, e apresentando a robustez do método em instâncias maiores.
publishDate 2018
dc.date.none.fl_str_mv 2018-12-17
2020-01-06T18:34:03Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv SILVA, Marcos Thomaz da. Hibridização de métodos exatos e heurísticos para a minimização do atraso ponderado no escalonamento de tarefas em máquinas paralelas. 2018. 112 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus, 2019.
https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7593
identifier_str_mv SILVA, Marcos Thomaz da. Hibridização de métodos exatos e heurísticos para a minimização do atraso ponderado no escalonamento de tarefas em máquinas paralelas. 2018. 112 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus, 2019.
url https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7593
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal do Amazonas
Instituto de Computação
Brasil
UFAM
Programa de Pós-graduação em Informática
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal do Amazonas
Instituto de Computação
Brasil
UFAM
Programa de Pós-graduação em Informática
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM
instname:Universidade Federal do Amazonas (UFAM)
instacron:UFAM
instname_str Universidade Federal do Amazonas (UFAM)
instacron_str UFAM
institution UFAM
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM - Universidade Federal do Amazonas (UFAM)
repository.mail.fl_str_mv ddbc@ufam.edu.br||ddbc@ufam.edu.br
_version_ 1800234121525460992

Registros relacionados