Submitted by Maurílio Figueiredo (maurilioafigueiredo@yahoo.com.br) on 2014-06-30T19:54:20Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 22190 bytes, checksum: 19e8a2b57ef43c09f4d7071d2153c97d (MD5) DISSERTAÇÃO_MetaheurísticasBuscaLocal.pdf: 5158364 bytes, checksum: 9ff1b731ffa05dadf988172a590814c1 (MD5) / Approved for entry into archive by Gracilene Carvalho (gracilene@sisbin.ufop.br) on 2014-07-07T13:15:13Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 22190 bytes, checksum: 19e8a2b57ef43c09f4d7071d2153c97d (MD5) DISSERTAÇÃO_MetaheurísticasBuscaLocal.pdf: 5158364 bytes, checksum: 9ff1b731ffa05dadf988172a590814c1 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-07-07T13:15:13Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 22190 bytes, checksum: 19e8a2b57ef43c09f4d7071d2153c97d (MD5) DISSERTAÇÃO_MetaheurísticasBuscaLocal.pdf: 5158364 bytes, checksum: 9ff1b731ffa05dadf988172a590814c1 (MD5) Previous issue date: 2014 / Este trabalho apresenta uma proposta e a avaliação computacional de quatro métodos de busca local estocástica para o problema de sequenciamento de tarefas em máquinas paralelas não relacionadas com tempo de preparação dependente da sequência (UPMSP - unrelated parallel machine scheduling problem with sequence dependent setup times). As quatro abordagens metaheurísticas que são analisadas para o UPMSP baseam-se em: Simulated Annealing (SA), Iterated Local Search (ILS), Late Acceptance Hill Climbing (LAHC) e Step Counting Hill Climbing (SCHC). A estrutura das vizinhancas, bem como os parâmetros dos algoritmos, foram amplamente testados e analisados, sendo possível verificar como os parâmetros afetam o comportamento de cada algoritmo implementado e pesquisar os melhores parâmetros. As comparações dos resultados obtidos foram realizadas com os resultados apresentados por Vallada e Ruiz (2011), proponentes do conjunto de 50 instâncias consideradas e, mais recentemente, por Haddad (2012). O método que obteve o melhor resultado nessas 50 instâncias foi testado para todas as 1.000 instâncias grandes, apresentadas por Vallada e Ruiz (2011), melhorando em 96,6% (966 instâncias) a melhor solução conhecida encontrada por esses últimos autores. __________________________________________________________________________________________ / ABSTRACT: This paper presents a proposal and a computational review of four methods of stochastic local search to the unrelated parallel machine scheduling problem with sequence dependent setup times (UPMSP). The four metaheuristics approaches that are analyzed for the UPMSP are based in: Simulated Annealing (SA), Iterated Local Search (ILS), Late Acceptance Hill Climbing (LAHC) and Step Counting Hill Climbing (SCHC). The structure of neighborhoods, as well as the parameters of the algorithms, were widely tested and analyzed, being possible verify how the parameters affect the behavior of each algorithm implemented and search the best parameters. The comparisons of the results were accomplished with the results presented by Vallada and Ruiz (2011), who proposed the set of 50 instances considered, and, more recently, by Haddad (2012). The method that got the best result in these 50 instances was tested for every 1.000 large instances, presented by Vallada and Ruiz (2011), improving in 96.6% (966 instances) the best known solution found by this last authors