Novos algoritmos para o problema de sequenciamento em Máquinas Paralelas não relacionadas com tempos de preparação dependentes da sequência.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Cota, Luciano Perdigão
Data de Publicação: 2014
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFOP
Texto Completo: http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/4220
Resumo: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.
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spelling Novos algoritmos para o problema de sequenciamento em Máquinas Paralelas não relacionadas com tempos de preparação dependentes da sequência.Otimização combinatóriaProgramação heurísticaProgramação matemáticaPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.Este trabalho trata o Problema de Sequenciamento em Máquinas Paralelas Não- Relacionadas com Tempos de Preparação Dependentes da Sequência (UPMSPST, do inglês Unrelated Parallel Machine Scheduling Problem with Setup Times), objetivando minimizar o makespan. Para resolvê-lo foram desenvolvidos três algoritmos heurísticos e um algoritmo híbrido. O primeiro algoritmo heurístico, denominado HIVP, tem uma solução inicial gerada por um procedimento construtivo parcialmente guloso baseado no método Heuristic-Biased Stochastic Sampling e na regra Adaptive Shortest Processing Time { ASPT. Essa solução e, posteriormente, refinada pelo procedimento Iterated Local Search { ILS, tendo o Random Variable Neighborhood Descent como método de busca local. Além disso, periodicamente a busca é intensificada e diversificada por meio de um procedimento Path Relinking { PR. No segundo algoritmo heurístico, denominado GIAP, a solução inicial é criada por um procedimento inspirado no Greedy Randomized Adaptive Search Procedures. Nesse segundo algoritmo, a solução é refinada por um procedimento ILS que utiliza como método de busca local o procedimento Adaptive Local Search { ALS. A busca _e também intensificada e diversificada por meio de um procedimento PR. O terceiro e último algoritmo heurístico, denominado AIRP, tem sua solução inicial gerada por um procedimento construtivo guloso baseado na regra ASPT. Essa solução é refinada por um procedimento ILS que tem como busca local um procedimento chamado RIV. De forma análoga aos algoritmos anteriores, a busca também passa por uma intensificação ao e diversificação periodicamente por meio de um procedimento PR. O algoritmo híbrido, denominado AIRMP, tem o funcionamento similar ao do algoritmo heurístico AIRP, diferindo deste por acrescentar um módulo de programação linear inteira mista. Para a aplicação desse módulo são selecionados um par de máquinas e subconjuntos de tarefas nessas máquinas. Esses subconjuntos são combinados e passam por uma busca local que consiste em acionar um resolvedor de programação matemática aplicado a melhor das formulações de programação matemática dentre aquelas estudadas e desenvolvidas. Pelos experimentos computacionais foi possível concluir que o AIRP obteve os melhores resultados dentre os algoritmos heurísticos propostos, conseguindo superar vários outros algoritmos da literatura. Também foram realizados experimentos para comparar os algoritmos AIRMP e AIRP. Como o AIRMP necessita de um tempo maior para acionar o módulo de programação matemática, esses experimentos utilizaram um tempo maior de execução. Observou-se, no entanto, que a adição do módulo de programação matemática não melhorou o desempenho do AIRMP no tempo testado e na estrutura utilizada de subconjuntos de tarefas. Esses testes também mostraram que aumentando-se o tempo de processamento do AIRP, o algoritmo e capaz de encontrar melhores soluções.This paper deals with the Unrelated Parallel Machine Scheduling Problem with Setup Times { UPMSPST, having as goal to minimize the makespan. In order to solve it, three heuristic algorithms and a hybrid algorithm were developed. The first heuristic algorithm, called HIVP, has an initial solution generated by a greedy constructive procedure based on the Heuristic-Biased Stochastic Sampling and on the Adaptive Shortest Processing Time { ASPT rule. This solution is then refined by the Iterated Local Search { ILS procedure, having the Random Variable Neighborhood Descent as local search method. Moreover, the search is periodically intensified and diversified by a Path Relinking { PR procedure. In the second algorithm, called GIAP, the initial solution is created by a procedure inspired on the Greedy Randomized Adaptive Search Procedures. This solution is then refined by an ILS procedure that uses the procedure Adaptive Local Search { ALS as local search method. The search is also intensified and diversified by a PR procedure. The third and final heuristic algorithm, called AIRP, has its initial solution generated by a greedy constructive procedure based on ASPT rule. This solution is then refined by the ILS, having as local search a procedure called RVI. Analogously to the previous algorithms, the search also applies periodically an intensification and diversification strategy based on the PR procedure. The hybrid algorithm, named AIRMP, is similar to the AIRP heuristic algorithm, differing from it by adding a module of mixed integer linear programming. To apply this module one pair of machines are selected and subsets of jobs of these machines. These subsets are combined and they pass through a local search that consists in running a mathematical programming solver applied to the best formulation among the studied and developed ones. By computational experiments it was concluded that the AIRP algorithm obtained the best results among the proposed heuristic algorithms, outperforming several other algorithms from the literature. Experiments were also conducted to compare the AIRMP and AIRP algorithms. As the AIRMP needs more time to execute the mathematical programming module, these experiments utilized a higher runtime. It was observed, however, that the addition of the mathematical programming module does not improved the performance of the AIRMP algorithm in the tested time and in the used structure of subsets of jobs. These tests also showed that increasing the processing time of the AIRP, the algorithm is able to find better solutions.Souza, Marcone Jamilson FreitasCota, Luciano Perdigão2015-01-15T17:28:11Z2015-01-15T17:28:11Z2014info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfCOTA, L. P. Novos algoritmos para o problema de sequenciamento em Máquinas Paralelas não relacionadas com tempos de preparação dependentes da sequência. 2014. 134 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2014.http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/4220Autorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo autor(a), 13/01/2015, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 3.0, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFOPinstname:Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)instacron:UFOP2019-06-10T15:50:43Zoai:repositorio.ufop.br:123456789/4220Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufop.br/oai/requestrepositorio@ufop.edu.bropendoar:32332019-06-10T15:50:43Repositório Institucional da UFOP - Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)false
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