Algoritmo Iteração Gulosa com Busca Local em Soluções Parciais e Algoritmo Busca do Macaco Híbrida Aplicados ao Problema Flow Shop Permutacional

• Autor(a) principal: Teixeira, Vinicius Lopes da Silva
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFU
• Texto Completo: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/24420
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO; Busca do Macaco; Flow Shop Permutacional; Iteração Gulosa; NEH; Revisão Sistemática da Literatura

Este trabalho se refere ao Problema Flow Shop Permutacional (PFSP) com a função objetivo de minimizar o makespan. Makespan é uma medida de desempenho que calcula o tempo de conclusão do último trabalho a sair do sistema. O PFSP objetiva encontrar uma permutação de n trabalhos nos quais a ordem de processamento dos trabalhos dessa permutação é a mesma em todo o conjunto das m máquinas, de modo que todos os trabalhos passem por todas as máquinas. Neste trabalho foi realizada uma revisão sistemática da literatura na área do PFSP e a partir desta dois métodos foram escolhidos para serem analisados e comparados: a heurística Iteração Gulosa com Busca Local em Soluções Parciais (IG_BLSP) e a meta-heurística Busca do Macaco Híbrida (BMH). Para gerar a população inicial nos dois algoritmos, foi utilizada a heurística NEH, pelo fato de encontrar de maneira rápida resultados satisfatórios para o PFSP. O benchmark escolhido para os experimentos computacionais foi o desenvolvido por Taillard. Os resultados mostram que o IG_BLSP é eficiente, pois consegue encontrar boas soluções com um tempo de execução baixo. O BMH por sua vez encontrou soluções um pouco piores em comparação ao IG_BLSP, mas o principal ponto negativo deste método foi que ele apresentou um tempo de execução muito elevado ao encontrar as soluções, tornando-se assim ineficiente e inviável. Sendo assim, o IG_BLSP possui um custo-benefício amplamente superior ao BMH para resolver o PFSP minimizando o makespan.