Análise de estruturas de vizinhança para o problema de sequenciamento de máquinas paralelas não relacionadas com tempos de preparação

• Autor(a) principal: Letícia Mayra Pereira
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/54099
• topic: Máquinas paralelas; Makespan; Simulated Annealing; Engenharia elétrica; Heurística; Otimização

O uso de heurísticas baseadas em busca local é bastante comum para otimizar os problemas de sequenciamento de máquinas paralelas, principalmente aqueles que consideram os tempos de preparação da máquina (setup). Com isso, as estruturas de vizinhança desempenham um papel essencial na capacidade dessas heurísticas de explorar adequadamente o espaço de soluções. Este trabalho apresenta uma análise exploratória e estatística para caracterização de seis estruturas de vizinhança comumente utilizadas na solução do problema de sequenciamento de máquinas paralelas não relacionadas com tempos de preparação dependentes da sequência e da máquina, buscando a minimização do makespan como objetivo principal. As seis estruturas de vizinhança são exploradas em diferentes estágios de busca de várias instâncias do problema de sequenciamento, com a busca sendo conduzida usando uma implementação própria de um Simulated Annealing, que é o estado da arte para solucionar essa classe de problema. Os resulta- dos obtidos são usados para avaliar e modelar a qualidade relativa dessas vizinhanças em termos de melhoria esperada de um único movimento em diferentes pontos ao longo do procedimento de busca. Os resultados dessa análise indicam a superioridade de uma vizinhança em relação às demais. Com os resultados obtidos nessa análise estatística, foi desenvolvido um modelo de regressão linear para predizer a utilidade esperada de cada função de vizinhança e, com isso determinar a probabilidade de escolher cada uma das funções de vizinhança ao longo das iterações do Simulated Annealing. Os resultados obtidos com a modificação na escolha das vizinhanças foi superior à versão original. A partir deste experimento, a proposição de novas heurísticas baseadas em busca local pode aproveitar a análise realizada neste trabalho para priorizar a escolha das vizinhanças e quando utilizá-las ao longo do processo de otimização para acelerar a convergência para melhores soluções.