Abordagem multiobjetivo para o problema de sequenciamento de tarefas em máquinas paralelas não-relacionadas com a deterioração da máquina dependente da sequência
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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 |
Resumo: | 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. |
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Frederico Gadelha Guimarãeshttp://lattes.cnpq.br/2472681535872194Miri Weiss CohenMarcone Jamilson Freitas SouzaJosé Elias Claudio ArroyoLuciano Perdigão CotaLucas de Souza Batistahttp://lattes.cnpq.br/7712975792762962Vívian Ludimila Aguiar Santos2024-03-25T19:22:08Z2024-03-25T19:22:08Z2023-11-27http://hdl.handle.net/1843/66472Este 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. 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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.This work addresses a scheduling problem unrelated to parallel machines, in which jobs significantly impact machine deterioration. This deterioration, in turn, adversely affects machine performance, resulting in progressive increases in job processing times over time. To tackle this challenge, a mixed-integer nonlinear programming model is proposed, aiming to optimize two objectives simultaneously: minimizing the maximum job completion time, known as makespan, and minimizing the job total tardiness. An innovative approach is developed to extend the meta-heuristic Iterated Local Search (ILS) to multiobjective problems. The resulting algorithm, named Iterated Local Search Based on Decomposition (ILS/D), employs a decomposition strategy similar to that used by the Multiobjective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition (MOEA/D). In this context, ILS is utilized as a search mechanism to enhance the exploration process within the MOEA/D framework. One distinctive advantage of ILS/D is that a single-objective ILS can optimize each subproblem under the decomposition and aggregation framework, thus obviating the need for multiobjective local search. To evaluate the effectiveness of ILS/D, comparisons were made with other algorithms, including MOEA/D, Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II), and Pareto Iterated Local Search (PILS). The results demonstrate that ILS/D significantly outperforms the other mentioned algorithms. These findings highlight the decomposition strategy's effectiveness in evolutionary algorithms and illustrate the ILS algorithm's successful extension to complex multiobjective problem resolution. Furthermore, a multiobjective approach involving maintenance is proposed. In this approach, the integration of maintenance into production scheduling is sought, to mitigate machine deterioration and reduce the total processing time. The central purpose is to determine the strategic allocation of maintenance, or maintenance jobs, to maximize the overall system performance. When a machine fails within a production system or when its level of deterioration reaches a critical threshold, that machine becomes unable to continue production until it is restored to a fully operational state through maintenance intervention. In other words, the machine's performance must be restored to 100%. Machine downtime results in production time losses and can overload other machines in the system, causing them to become unavailable as well. In this context, three distinct strategies for scheduling maintenance jobs are developed, all operating within the ILS/D algorithm. A comprehensive set of numerical experiments is conducted on instances of various sizes, demonstrating that the developed algorithms can provide more precise solutions to the maintenance scheduling problem.porUniversidade Federal de Minas GeraisPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUFMGBrasilENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ELÉTRICAhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/pt/info:eu-repo/semantics/openAccessEngenharia elétricaMáquinasOtimização multiobjetivoManutençãoAlgoritmosCálculos numéricosHeurísticaDeterioração da máquinaDeterioração dependente da sequênciaSequenciamento da manutençãoOtimização multiobjetivoMeta-heurísticasMakespanAtraso totalMáquinas paralelas não-relacionadasAbordagem multiobjetivo para o problema de sequenciamento de tarefas em máquinas paralelas não-relacionadas com a deterioração da máquina dependente da sequênciainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGORIGINALTese_VivianAguiar_PPGEE_UFMG.pdfTese_VivianAguiar_PPGEE_UFMG.pdfapplication/pdf72388530https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/66472/1/Tese_VivianAguiar_PPGEE_UFMG.pdf500da1b21ada678ca51959a434e8fa67MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/66472/2/license_rdfcfd6801dba008cb6adbd9838b81582abMD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82118https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/66472/3/license.txtcda590c95a0b51b4d15f60c9642ca272MD531843/664722024-03-25 16:22:09.373oai:repositorio.ufmg.br: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ório de PublicaçõesPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2024-03-25T19:22:09Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false |
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