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[en] A HEURISTIC METHOD FOR MULTIOBJECTIVE SCHEDULING PROBLEM IN VARIOUS MACHINE ENVIRONMENTS / [pt] UM MÉTODO HEURÍSTICO PARA O PROBLEMA DE ESCALONAMENTO MULTIOBJETIVO EM VÁRIOS AMBIENTES DE MÁQUINASMIGUEL ANGEL FERNANDEZ PEREZ 04 June 2012 (has links)
[pt] Um problema de programação ou escalonamento de produção tem como
finalidade determinar uma seqüência factível de processamento de um conjunto de
operações e de um conjunto de recursos ao longo de um intervalo de tempo,
visando otimizar uma ou mais medidas de desempenho, geralmente associadas ao
fator tempo ou ao balanceamento de uso dos recursos. Nesse problema, podem
existir ainda restrições de precedência entre as operações e de disponibilidade de
recursos por operação. Tais operações formam parte das tarefas ou pedidos de
clientes por bens ou serviços. Problemas de escalonamento podem ser difíceis,
particularmente, porque o tempo é um limitante para se buscar a melhor seqüência
entre as seqüências factíveis possíveis. Porém, encontrar boas soluções para
problemas complexos de otimização em um intervalo de tempo aceitável é crucial
em sistemas produtivos competitivos, onde os problemas de escalonamento são
comumente encontrados. A dissertação tem como foco o desenvolvimento de um
novo método computacional para resolver problemas de escalonamento nos
ambientes de operações: flow shop, flexible job shop, integrated resource
selection and operation sequences e advanced planning and scheduling. Inspirado
no método de Newton para problemas de otimização contínua multiobjetivo de
Fliege et al. (2008), o método proposto é adaptado a cada ambiente de operação.
Exemplos e experimentos numéricos com o método proposto são apresentados
para cada ambiente de operações, assim como são realizadas comparações com
algoritmos existentes. / [en] The production scheduling problem aims to determine a feasible sequence
operation processes and resources over a period of time to optimize one or more
measures of performance, usually associated with the time factor or balancing the
use of resources. In this problem, precedence constraints between operations and
availability of resources per operation may exist. Such operations are part of the
tasks or customer orders for products or services. Scheduling problems can be
difficult, particularly because time is a limiting factor to get the best sequence
among possible feasible sequences. However, finding good solutions for complex
optimization problems in an acceptable amount time is crucial in competitive
production systems, where the scheduling problems are usually found. The
dissertation is focused on the development of a new computational method for
solving scheduling problems in the operations environments: flow shop, flexible
job shop, integrated resource selection and operation sequences and advanced
planning and scheduling. Inspired by Newton s method for continuous
multiobjective optimization problems of Fliege et al. (2008), the proposed method
is adapted to each operating environment. Examples and numerical experiments
with the proposed method are presented for each operating environment, showing
some comparisons with existing algorithms, as well.
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