Abordagem multiobjetivo para o problema de sequenciamento de tarefas em máquinas paralelas não-relacionadas com a deterioração da máquina dependente da sequência

• Autor(a) principal: Vívian Ludimila Aguiar Santos
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/66472
• topic: Deterioração da máquina; Deterioração dependente da sequência; Sequenciamento da manutenção; Otimização multiobjetivo; Meta-heurísticas; Makespan; Atraso total; Máquinas paralelas não-relacionadas; Engenharia elétrica; Máquinas; Otimização multiobjetivo; Manutenção; Algoritmos; Cálculos numéricos; Heurística

Este trabalho aborda um problema de sequenciamento de máquinas paralelas não-relacionadas, nas quais as tarefas exercem um impacto significativo na deterioração das máquinas. Essa deterioração, por sua vez, tem um efeito prejudicial no desempenho das máquinas, resultando em aumentos progressivos nos tempos de processamento das tarefas ao longo do tempo. A fim de resolver esse desafio, é proposto um modelo de programação não-linear inteiro misto, que visa otimizar dois objetivos simultaneamente: minimizar o tempo máximo de conclusão das tarefas, conhecido como makespan, e minimizar o tempo total de atraso na entrega das tarefas. Uma abordagem inovadora é desenvolvida para estender a meta-heurística Iterated Local Search (ILS) para problemas multiobjetivos. O algoritmo resultante, denominado Iterated Local Search Based on Decomposition (ILS/D), emprega uma estratégia de decomposição semelhante àquela empregada pelo Multiobjective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition (MOEA/D). Nesse contexto, o ILS é utilizado como mecanismo de busca para aprimorar o processo de exploração dentro da estrutura do MOEA/D. Uma das vantagens distintivas do ILS/D é que, sob o regime de decomposição e agregação, um ILS mono-objetivo pode ser empregado para otimizar cada subproblema, dispensando assim a necessidade de uma busca local multiobjetivo. Para avaliar a eficácia do ILS/D, foram realizadas comparações com outros algoritmos, incluindo o MOEA/D, o Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) e o Pareto Iterated Local Search (PILS). Os resultados obtidos demonstram que o ILS/D supera de maneira significativa os demais algoritmos mencionados. Essas descobertas evidenciam não apenas a eficácia da estratégia de decomposição em algoritmos evolutivos, mas também a viabilidade de estender com sucesso o algoritmo ILS para a resolução de problemas de otimização multiobjetivo complexos. Ademais, é proposta uma abordagem multiobjetivo que envolve operações de manutenção. Nessa abordagem, busca-se a integração de manutenções no sequenciamento da produção, com o objetivo de mitigar a deterioração das máquinas e, consequentemente, reduzir o tempo total de processamento. O propósito central é determinar a alocação estratégica das manutenções, referidas como tarefas de manutenção, de forma a maximizar o desempenho global do sistema. Quando ocorre uma falha em uma máquina dentro de um sistema de produção, ou quando seu nível de deterioração atinge um patamar crítico, essa máquina fica incapaz de continuar a produção até que seja restaurada a um estado plenamente operacional por meio de uma intervenção de manutenção. Em outras palavras, o desempenho da máquina deve ser restabelecido a 100%. O período de inatividade de uma máquina resulta em perdas de tempo de produção e pode sobrecarregar outras máquinas no sistema, levando-as também a ficarem indisponíveis. Nesse contexto, são desenvolvidas três estratégias distintas para o escalonamento das tarefas de manutenção, todas operando dentro do algoritmo ILS/D. Um conjunto abrangente de experimentos numéricos é conduzido em instâncias de diversos tamanhos, demonstrando que os algoritmos desenvolvidos têm a capacidade de oferecer soluções mais precisas para o problema de programação da manutenção.