Proposição de um método metaheurístico híbrido algoritmo genético- Simulated Annealing para o problema de programação de operações flow shop permutacional

• Autor(a) principal: Buzzo, Walther Rogério
• Data de Publicação: 1999
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18140/tde-10062024-174103/
• topic: flow shop permutacional; flow shop sequencing; hybrid metaheuristics; metaheurísticas híbridas; production scheduling; programação da produção

Este trabalho trata do problema de programação de operações Flow Shop Permutacional. Pelo fato de tal problema ser considerado NP-hard, diversos métodos heurísticos têm sido propostos com o objetivo de obter uma seqüência das tarefas que minimize a duração total da programação. Um dos tipos de métodos heurísticos consiste em melhorar soluções iniciais a partir de procedimentos de busca em vizinhança, tais como Algoritmo Genético (AG) e Simulated Annealing (SA). Nos últimos anos, métodos utilizando AG e SA têm sido apresentados para a solução de tal problema de programação da produção. Uma idéia interessante que tem despertado gradativa atenção refere-se ao desenvolvimento de métodos metaheurísticos híbridos utilizando Algoritmo Genético e Simulated Annealing. Assim, o objetivo é combinar as técnicas de tal forma que o procedimento resultante seja mais eficaz do que qualquer um dos seus componentes isoladamente. Neste trabalho é apresentado um método heurístico híbrido Algoritmo Genético - Simulated Annealing para minimizar a duração total da programação flow shop permutacional. Com o propósito de avaliar o desempenho do método híbrido, ele é comparado com métodos puros AG e SA que foram utilizados na sua concepção. Os resultados obtidos a partir de uma experimentação computacional são discutidos