Heurísticas híbridas para o problema de programação de tarefas em máquinas paralelas não relacionadas com penalidades por antecipação e atraso
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Data de Publicação: | 2011 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | LOCUS Repositório Institucional da UFV |
Texto Completo: | http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/7682 |
Resumo: | O presente trabalho trata o problema de sequenciamento de tarefas em máquinas paralelas não relacionadas. No problema abordado, é oonsiderado tanto o tempo de preparação das máquinas, o qual depende da sequência de produção, quanto o tempo de processamento das tarefas, que dependem das máquinas. Cada tarefa possui uma data de entrega que deve ser comprida, caso contrário uma penalidade é aplicada. O objetivo do problema é minimizar a soma de penalidades por atraso e adiantamento das tarefas. Em termos praticos, as penalidades por adiantamento são consequências de custos gerados pela necessidade de estocagem, enquanto as penalidades por atraso das tarefas são originadas de multas contratuais. Primeiramente é utilizado um modelo matemático de programação linear inteira mista (PLIM) para representar o problema. Este modelo é resolvido pelo software de otimização CPLEX 12.0. Em seguida é utilizado um algoritmo baseado no método Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) com o objetivo de determinar soluções aproximadas de boa qualidade. Após isso, o método GRASP é hibridizado com o procedimento de intensificação Path Relink- mg (PR) e o método Iterated Local Search (ILS), resultando nas heurísticas híbridas GRASP+ILS, GRASP+PR e GRASP+ILS+PR. As heurísticas foram testadas em conjuntos de instâncias de pequeno, médio e grande porte. Os resultados obtidos pelas heurísticas utilizadas são comparados entre si. A análise dos resultados obtidos mostra que a hibridização da heurística GRASP faz com que o desempenho do procedimento melhore. |
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Nogueira, João Paulo de Castro Martinshttp://lattes.cnpq.br/8751310923058501Arroyo, José Elias Cláudio2016-05-20T10:07:57Z2016-05-20T10:07:57Z2011-08-03NOGUEIRA, João Paulo de Castro Martins. Heurísticas híbridas para o problema de programação de tarefas em máquinas paralelas não relacionadas com penalidades por antecipação e atraso. 2011. 67 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa. 2011.http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/7682O presente trabalho trata o problema de sequenciamento de tarefas em máquinas paralelas não relacionadas. No problema abordado, é oonsiderado tanto o tempo de preparação das máquinas, o qual depende da sequência de produção, quanto o tempo de processamento das tarefas, que dependem das máquinas. Cada tarefa possui uma data de entrega que deve ser comprida, caso contrário uma penalidade é aplicada. O objetivo do problema é minimizar a soma de penalidades por atraso e adiantamento das tarefas. Em termos praticos, as penalidades por adiantamento são consequências de custos gerados pela necessidade de estocagem, enquanto as penalidades por atraso das tarefas são originadas de multas contratuais. Primeiramente é utilizado um modelo matemático de programação linear inteira mista (PLIM) para representar o problema. Este modelo é resolvido pelo software de otimização CPLEX 12.0. Em seguida é utilizado um algoritmo baseado no método Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) com o objetivo de determinar soluções aproximadas de boa qualidade. Após isso, o método GRASP é hibridizado com o procedimento de intensificação Path Relink- mg (PR) e o método Iterated Local Search (ILS), resultando nas heurísticas híbridas GRASP+ILS, GRASP+PR e GRASP+ILS+PR. As heurísticas foram testadas em conjuntos de instâncias de pequeno, médio e grande porte. Os resultados obtidos pelas heurísticas utilizadas são comparados entre si. A análise dos resultados obtidos mostra que a hibridização da heurística GRASP faz com que o desempenho do procedimento melhore.This work deals with the problem of sequencing jobs on parallel unrelated machines. In the addressed problem, it was considered both the setup time of the ma- chines, which depends on the job sequence and the processing time of the jobs, which depends on the machines. Each job has a due date which should finish processing, oth- erwise a penalty is applied. The objective of the problem is to minimize the sum of job penalties for tardiness and earliness. Practically, penalties for earliness are consequence of cost generated by storage while penalties for tardiness are originated from contrac- tual fines. First, it was used a mathematical model, mixed integer linear programming (MILP), to represent the problem. Such model was solved by the optimization soft- ware GPLEX 12.0. Following, an algorithm based on the Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) was utilized in order to determine approximate solutions of good quality. After this, the procedure was hybridized with the intensification pro- cedure Path Relinking (PR) and the Iterated Local Search (ILS) heuristic, resulting in the hybrid heuristics GRASP + ILS, GRASP+PR and GRASP+ILS+PR. These heuristics were tested on sets of instances of small, medium and large size. Results ob- tained though the heuristics were compared among themselves. Obtained results show that the hybridization of GRASP heuristic can increase the procedure’s performance.porUniversidade Federal de ViçosaPesquisa operacionalOtimização combinatóriaSolução de problemasHeurísticaCiência da ComputaçãoHeurísticas híbridas para o problema de programação de tarefas em máquinas paralelas não relacionadas com penalidades por antecipação e atrasoHybrid heuristics for the problem of scheduling tasks on unrelated parallel machines with penalties for earliness and tardinessinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal de ViçosaDepartamento de InformáticaMestre em Ciência da ComputaçãoViçosa - MG2011-08-03Mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:LOCUS Repositório Institucional da UFVinstname:Universidade Federal de Viçosa (UFV)instacron:UFVORIGINALtexto completo.pdftexto completo.pdfapplication/pdf1339770https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/7682/1/texto%20completo.pdf7dd1c4a83b676fbbc188832448791a81MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/7682/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52THUMBNAILtexto completo.pdf.jpgtexto completo.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg3769https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/7682/3/texto%20completo.pdf.jpga3863c3de4c4ed6cc458640d2ee18e09MD53TEXTtexto completo.pdf.txttexto completo.pdf.txtExtracted texttext/plain118192https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/7682/4/texto%20completo.pdf.txt33c836e1c1bf18e023aafabb34ea2a1bMD54123456789/76822016-05-21 07:05:04.489oai:locus.ufv.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://www.locus.ufv.br/oai/requestfabiojreis@ufv.bropendoar:21452016-05-21T10:05:04LOCUS Repositório Institucional da UFV - Universidade Federal de Viçosa (UFV)false |
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