Orientadores: Cid Carvalho de Souza, Pedro Jussieu de Rezende / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-17T02:29:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Couto_MarceloCastilho_M.pdf: 3682547 bytes, checksum: 899151df78f8e6950ce90ea8215ded91 (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: Nesta dissertação, faz-se um amplo estudo multidisciplinar sobre duas variantes de um problema geométrico NP-DIFÍCIL, o Problema da Galeria de Arte, que é analisado tanto pela ótica geométrica quanto combinatória. O objetivo consiste em minimizar o número de guardas suficientes para cobrir todo o interior de uma galeria de arte, representada por um polígono simples. Dentre as muitas variantes desse problema, o foco foi dado àquela onde os guardas são estacionários e restritos aos vértices do polígono, ortogonal ou simples, sem obstáculos. Propõe-se neste trabalho um algoritmo iterativo exato que é capaz de resolver ambas as variantes do problema. Nesse algoritmo, o problema original é discretizado, reduzido a um problema combinatório, o Problema da Cobertura de Conjuntos, e modelado por programação linear inteira. A redução entre os problemas que assegura a corretude do algoritmo e as provas de exatidão e convergência para uma solução ótima do problema original são detalhadas. Apresenta-se também uma extensa experimentação de uma implementação desse algoritmo com o intuito de validar seu uso prático e analisar as várias estratégias propostas aqui para a discretização inicial da galeria. São dados resultados para instâncias com até 2500 vértices, mais de dez vezes o tamanho das maiores instâncias resolvidas exatamente na literatura pré-existente. Mostra-se que o número de iterações executadas pelo algoritmo está extremamente relacionada com o modo como a galeria é inicialmente discretizada. Considerando a estratégia de discretização com o melhor desempenho geral, tem-se que, na prática, o algoritmo converge para uma solução ótima para o problema original em um baixo tempo computacional e em um número de iterações que é ordens de grandeza aquém do limite teórico resultante da análise de pior caso / Abstract: In this dissertation, a broad multidisciplinary study is done on two variants of a geometrical NP-HARD problem, the Art Gallery Problem, which is approached both from geometrical and combinatorics perspectives. The goal is to minimize the number of guards sufficient to cover the interior of an art gallery whose boundary is represented by a simple polygon. Among the many variants of the problem, the focus was on one where the guards are stationary and are restricted to vertices of the polygon, orthogonal or simple, without holes. We propose an iterative exact algorithm to solve both variants of the problem. In this algorithm, the original problem is discretized, reduced to a combinatorial problem, the Set Cover Problem, and modeled as an integer linear program. The reduction between the problems, which ensures the correctness of the algorithm, and the proofs of its exactness and convergence to an optimal solution are detailed. We also present an extensive experimentation of an implementation of this algorithm in order to validate its practical use and analyze the various strategies proposed here for the initial discretization of the gallery. Results are given for instances with up to 2500 vertices, more than ten times the size of the largest instances solved to optimality in prior literature. It is shown that the number of iterations performed by the algorithm is highly related to how the gallery is initially discretized. Considering the discretization strategy with the best performance in practice, the algorithm converges to an optimal solution for the original problem in a low computation time and in a number of iterations that is orders of magnitude below the theoretical bound arising from the worst case analysis / Mestrado / Geometria Computacional e Otimização Combinatória / Mestre em Ciência da Computação

Orientador: Eduardo Candido Xavier / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-17T07:52:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Faleiros_ThiagodePaulo_M.pdf: 2870028 bytes, checksum: fc82c1cba0951230720985bb3a712fd0 (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: Investigamos Problemas de Particionamento de objetos que têm relações de similaridade entre si. Instâncias desses problemas podem ser representados por grafos, em que objetos são vértices e a similaridade entre dois objetos é representada por um valor associado à aresta que liga os objetos. O objetivo do problema é particionar os objetos de tal forma que objetos similares pertençam a um mesmo subconjunto de objetos. Nosso foco é o estudo de algoritmos para clusterização em grafos, onde deve-se determinar clusteres tal que arestas ligando vértices de clusteres diferentes tenham peso baixo e ao mesmo tempo as arestas entre vértices de um mesmo cluster tenha peso alto. Problemas de particionamento e clusterização possuem aplicações em diversas áreas, como mineração de dados, recuperação de informação, biologia computacional, entre outros. No caso geral estes problemas são NP-Difíceis. Nosso interesse é investigar algoritmos eficientes (com complexidade de tempo polinomial) e que gerem boas soluções, como Heurísticas, Metaheurísticas e Algoritmos de Aproximação. Dentre os algoritmos estudados, implementamos os mais promissores e fazemos uma comparação de seus resultados utilizando instâncias geradas computacionalmente. Por fim, propomos um algoritmo que utiliza a metaheurística GRASP para o problema considerado e mostramos que, para as instâncias de testes geradas, nosso algoritmo obtém melhores resultados / Abstract: In this work we investigate Partitioning Problems of objects for which a similarity relations is defined. Instance to these problems can be represented by graphs where vertices are objects, and the similarity between two objects is represented by a value associated with an edge that connects objects. The problem objective is to partition the objects such that similar objects belong to the same subset of objects. We study clustering algorithms for graphs, where clusters must be determined such that edges connecting vertices of different clusters have low weight while the edges between vertices of a same cluster have high weight. Partitioning and clustering problems have applications in many areas, such as data mining, information retrieval, computational biology, and others. Many versions of these problems are NP-Hard. Our interest is to study eficient algorithms (with polynomial time complexity) that generate good solutions, such as Heuristics, Approximation Algorithms and Metaheuristics. We implemented the most promising algorithms and compared their results using instances generated computationally. Finally, we propose a GRASP based algorithm for the partition and clustering problem and show that, for the generated test instances, our algorithm achieves better results / Mestrado / Mestre em Ciência da Computação

Orientador: Luziane Ferreira de Mendonça / Dissertação ( mestrado profissional) - Universidade Estadual de Campionas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-17T15:32:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tavora_RogerioCarvalhoMendes_M.pdf: 4616708 bytes, checksum: 3a393a830c9e1127f5694b0a56d9fcd9 (MD5) Previous issue date: 2011 / Resumo: Comemorando os 200 anos de Academia Militar no Brasil a partir de março de 2011, estão previstas várias implementações e melhorias na estrutura de visitação da AMAN que, consequentemente, vão gerar um aumento substancial no número de grupos visitantes no ano de seu bicentenário. Diante dos fatos percebe-se a necessidade de um modelo matemático eficiente cuja finalidade seja permitir aos grupos visitantes percorrerem trajetos otimizados, ou seja, que passem pelos pontos principais de visitação no menor tempo e distância possíveis. O modelo matemático a ser adotado neste trabalho é o Problema do Caixeiro Viajante (Traveling Salesman Problem - TSP), um clássico da Otimização Combinatória pertencente 'a classe de problemas NP - difícil, que já possui eficientes algoritmos desenvolvidos. Serão utilizadas heurísticas próprias para a resolução do TSP com o intuito de se obter numericamente itinerários ótimos de visitação, considerando os diferentes grupos visitantes e suas dificuldades de acesso, dentre outras particularidades. / Abstract: Celebrating 200 years of the Military Academy in Brazil from March 2011, provides a lot of implementations and improvements in the structure of visitation of AMAN, consequently, will generate substantial growth in the number of visiting groups in the year of its bicentennial. Given the facts we see the need for an efficient mathematical model whose purpose is to allow visitors to wander paths optimized groups, ie passing through the main points of visitation in the shortest possible time and distance. The mathematical model to be adopted in this work is TSP (Traveling Salesman Problem - TSP), a classic combinatorial optimization class of problems NP - hard, that have already efficient algorithms. We will use own heuristics for solving the TSP in order to obtain numerically optimal routes for visitors, considering the various visiting groups and their difficulties of access, among other features. / Mestrado / Mestre em Matemática

Orientador: Flávio Keidi Miyazawa / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-18T01:07:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Queiroz_ThiagoAlvesde_D.pdf: 1460601 bytes, checksum: 0d83e25259c427329e25174c2e729e77 (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: Problemas de Corte e Empacotamento são, em sua maioria, NP-difíceis e não existem algoritmos exatos de tempo polinomial para tais se for considerado P ¿ NP. Aplicações práticas envolvendo estes problemas incluem a alocação de recursos para computadores; o corte de chapas de ferro, de madeira, de vidro, de alumínio, peças em couro, etc.; a estocagem de objetos; e, o carregamento de objetos dentro de contêineres ou caminhões-baú. Nesta tese investigamos problemas de Corte e Empacotamento NP-difíceis, nas suas versões bi- e tridimensionais, considerando diversas restrições práticas impostas a tais, a saber: que permitem a rotação ortogonal dos itens; cujos cortes sejam feitos por uma guilhotina; cujos cortes sejam feitos por uma guilhotina respeitando um número máximo de estágios de corte; cujos cortes sejam não-guilhotinados; cujos itens tenham demanda (não) unitária; cujos recipientes tenham tamanhos diferentes; cujos itens sejam representados por polígonos convexos e não-convexos (formas irregulares); cujo empacotamento respeite critérios de estabilidade para corpos rígidos; cujo empacotamento satisfaça uma dada ordem de descarregamento; e, cujos empacotamentos intermediários e final tenham seu centro de gravidade dentro de uma região considerada "segura". Para estes problemas foram propostos algoritmos baseados em programação dinâmica; modelos de programação inteira; técnicas do tipo branch-and-cut; heurísticas, incluindo as baseadas na técnica de geração de colunas; e, meta-heurísticas como o GRASP. Resultados teóricos também foram obtidos. Provamos uma questão em aberto levantada na literatura sobre cortes não-guilhotinados restritos a um conjunto de pontos. Uma extensiva série de testes computacionais considerando instâncias reais e várias outras geradas de forma aleatória foram realizados com os algoritmos desenvolvidos. Os resultados computacionais, sendo alguns deles comparados com a literatura, comprovam a validade dos algoritmos propostos e a sua aplicabilidade prática para resolver os problemas investigados / Abstract: Several versions of Cutting and Packing problems are considered NP-hard and, if we consider that P ¿ NP, we do not have any exact polynomial algorithm for solve them. Practical applications arises for such problems and include: resources allocation for computers; cut of steel, wood, glass, aluminum, etc.; packing of objects; and, loading objects into containers and trucks. In this thesis we investigate Cutting and Packing problems that are NP-hard considering theirs two- and three-dimensional versions, and subject to several practical constraints, that are: that allows the items to be orthogonally rotated; whose cuts are guillotine type; whose cuts are guillotine type and performed in at most k stages; whose cuts are non-guillotine type; whose items have varying and unit demand; whose bins are of variable sizes; whose items are represented by convex and non-convex polygons (irregular shapes); whose packing must satisfy the conditions for static equilibrium of rigid bodies; whose packing must satisfy an order to unloading; and, whose intermediaries and resultant packing have theirs center of gravity inside a safety region; Such cutting and packing problems were solved by dynamic programming algorithms; integer linear programming models; branch-and-cut algorithms; several heuristics, including those ones based on column generation approaches, and metaheuristics like GRASP. Theoretical results were also provided, so a recent open question arised by literature about non-guillotine patterns restricted to a set of points was demonstrated. We performed an extensive series of computational experiments for algorithms developed considering several instances presented in literature and others generated at random. These results, some of them compared with the literature, validate the approaches proposed and suggest their applicability to deal with practical situations involving the problems here investigated / Doutorado / Doutor em Ciência da Computação

Orientador: Raul Vinhas Ribeiro / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-06T02:43:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AraujoNeto_FranciscoCiliaode_M.pdf: 1886300 bytes, checksum: 7f7be0f39b44f4f0126206eb89016e20 (MD5) Previous issue date: 2005 / Resumo: Com o amadurecimento da tecnologia de multiplexação por comprimentos de onda ¿ WDM (Wavelength Division Multiplexing) e a crescente popularização de aplicações multidifusão, como teleconferência, o suporte a esse tipo de transmissão na camada WDM é um tópico importante a ser estudado. Uma particularidade no roteamento de comunicações multidifusão, devido ao alto custo, é o limite no número de comutadores (switches) capazes de dividir o sinal de luz para mais de um destino. Esse limite introduz o problema de alocação desse tipo de comutador nos nós da rede de forma a facilitar o roteamento multidifusão. Além de considerações sobre o aspecto topológico da rede, outras particularidades do problema de roteamento e alocação de comprimentos de onda são as degenerações da camada física da rede óptica, que proporcionam algumas restrições de potência no sinal óptico. Esse trabalho apresenta uma heurística para solução de dois problemas. O problema de alocação de divisores do sinal de luz (splitters), de roteamento e de alocação de comprimento de onda para comunicações multidifusão e o problema de roteamento e alocação de comprimentos de onda considerando restrições de potência na camada física da rede óptica. Experimentos indicam que a heurística proposta apresenta um bom compromisso entre rapidez e qualidade de solução / Abstract: Due to the WDM (Wavelength Division Multiplexing) technology maturity and the growing popularization of multicast applications, such as teleconference, the support to this type of transmission in WDM layer must be exploited. An issue in routing multicast connections, due to the high cost, is the limited number of switches capable of divide the light signal to more than one destination. This limit introduces the allocation problem of these kind of switches in the nodes of network with objective of facilitate the multicast routing. Despite these topologic issues of the network, other particularities of the routing and wavelength assignment problem are the power issues in the physical layer, which take some power restrictions in optical signal. This work presents a heuristic to solve two problems. The problem of Splitter placement, multicast routing and wavelength assignment and the problem of routing and wavelength assignment with power issues in physical layer in optical network. Experiments indicate that the heuristic presents a good tradeoff between quality and time solution / Mestrado / Automação / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Antonio Carlos Moretti / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-06T12:59:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Sousa_VaniaNobrede_M.pdf: 984501 bytes, checksum: f58d5baf5c8e4dc8e704f4cb9aa47c6b (MD5) Previous issue date: 2006 / Mestrado / Matematica Aplicada / Mestre em Matemática Aplicada

Orientador: Flavio Keidi Miyazawa / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-07T08:02:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Andrade_CarlosEduardode_M.pdf: 1512396 bytes, checksum: aac3459428d8f61b130828587f727265 (MD5) Previous issue date: 2006 / Resumo: Problemas de corte e empacotamento aparecem freqüentemente na indústria e comércio, e sua solução de forma otimizada pode trazer grandes ganhos em diversos setores.Um problema muito comum, notadamente no setor têxtil e do papel, é o corte de um rolo ou faixa de um determinado material para obtenção de itens menores, onde temos por objetivo utilizar a menor extensão do rolo/faixa possível. Este problema, conhecido como Problema de Empacotamento Bidimensional em Faixas (PEBF), é tido como um problema de otimização combinatória de difícil resolução. Neste trabalho, apresentamos um algoritmo exato para o PEBF restrito a cortes de dois estágios (PEBF2). O algoritmo usa a técnica de branch-and-price, que utiliza, por sua vez, heurísticas baseadas em algoritmos aproximados para a obtenção de limitantes superiores. O algoritmo se mostrou eficaz na obtenção de soluções para instâncias de pequeno e médio porte / Abstract: Cutting and packing problems are common problems that occur in many industry and business process. Their optimized resolution leads to great profits in several sectors. A common problem, that occur in textil and paper industries, is to cut a strip of some material to obtain several small items, using the minimum length of material. This problem, known by Two Dimensional Strip Packing Problem (2SP), is a hard combinatorial optimization problem. In this work, we present an exact algorithm to 2SP, restricted to two staged cuts (known by Two Dimensional Level Strip Packing, 2LSP). The algorithm uses the branch-and-price technique, and heuristics based on approximation algorithms to obtain upper bounds. The algorithm obtained optimal or almost optimal for small and moderate sized instances / Mestrado / Mestre em Ciência da Computação

Orientador: Flavio Keidi Miyazawa / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-09T00:31:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Vignatti_AndreLuis_M.pdf: 1110014 bytes, checksum: 4a8c19589a3914eb255c6938623be094 (MD5) Previous issue date: 2006 / Resumo: Neste trabalho estudamos a interação entre duas áreas: otimização combinatória e compartilhamento de custos (cost-sharing), que é a arte de dividir os custos associados a construção e manutenção de uma solução a qual um grupo de usuários é beneficiado. Apresentamos algoritmos para problemas de projeto de redes, tendo como objetivo principal os problemas ¿Connected Facility Location¿ e ¿Rent-or-Buy¿. Estes dois problemas são NP-difíceis, pois têm como caso particular o problema da arvore mínima de Steiner, que tambem é NP-dificil. Na primeira parte do trabalho, temos a seguinte questão como motivação: ¿Como projetar uma boa rede, ou seja, uma rede que satisfaça todas as propriedades do problema e ao mesmo tempo minimize o custo de construção desta rede?¿ 'E nesta parte que os algoritmos de aproximação entram em ação. Uma vez que esse custo for determinado, na segunda parte do trabalho, uma outra questão surge: ¿Como dividir esse custo entre todos os usuários que participam da rede de uma maneira ¿justa¿? Nesta parte, usaremos o compartilhamento de custos juntamente com as tecnicas de algoritmos de aproximação para responder a essa questão / Abstract: We consider the interplay of two areas: combinatorial optimization and cost-sharing in network design problems. In the first, we are interested to find a solution with small cost. In the second we would like to share the solution cost between its users. We present algorithms for the problems ¿Connected Facility Location¿ and ¿Rent-or-Buy¿. These two problems are NP-hard, since they have as a particular case the minimum Steiner tree problem, which is a known NP-hard problem. In the first part of this work, we have the following question as motivation: ¿how to design a good network, i.e., one that satisfies all problem requirements and minimize the overall network construction cost?¿ In this part, approximation algorithms takes action. Once this cost is determinated, in the second part of the work, another question arises: ¿How to distribute this cost among all users that participate in the network in a ¿fair¿ way? In this part, we will use cost-sharing together with approximation algorithms techniques to answer this question / Mestrado / Teoria da Computação / Mestre em Ciência da Computação

Orientadores: Carlos Alberto de Castro Junior, Ruben Augusto Romero Lazaro / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-14T21:34:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Guimaraes_MarcosAntoniodoNascimento_D.pdf: 1387088 bytes, checksum: 36029ed51311645d24da08d56bb91409 (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: O objetivo desse trabalho de pesquisa é desenvolver ferramentas computacionais eficientes para a otimização da operação de sistemas de distribuição de energia elétrica. A principal contribuição apresentada é fornecer uma metodologia para redução de perdas de potência ativa, baseada em reconfiguração e alocação de bancos de capacitores fixos e automáticos. É possível encontrar na literatura várias propostas baseadas nos mais diversos tipos de algoritmos, entretanto, na maioria dos casos as propostas apresentadas propõem o atendimento a um único objetivo. A proposta apresentada neste trabalho contempla a otimização dos objetivos de forma conjunta, usando um único algoritmo, de forma a tirar o máximo proveito dos recursos já instalados no sistema. Mostra-se que é possível obter uma economia significativa no custo de instalação de bancos de capacitores, utilizando a reconfiguração como ferramenta adicional. Um dos maiores desafios a ser enfrentado, no entanto, refere-se ao tamanho do espaço de busca, que nesse caso cresce consideravelmente. Para a resolução do problema optou-se pelo algoritmo genético, que é uma metaheurística já consagrada na resolução de problemas de grande complexidade. No decorrer do trabalho foram desenvolvidas diversas ferramentas e operadores genéticos especiais que tornaram possível a obtenção de excelentes resultados com baixo custo computacional. Adicionalmente, foi desenvolvido um algoritmo de Simulated Annealing que, a partir da melhor configuração obtida pelo algoritmo genético desenvolvido, otimiza as manobras dos taps do transformador da subestação de forma coordenada com taps dos capacitores automáticos. O comutador de tap do transformador tem uma vida útil limitada em aproximadamente 100.000 operações, o que corresponde a aproximadamente 30 operações diárias, e o algoritmo desenvolvido tem por finalidade, minimizar o número de operações diárias do dispositivo, prolongando sua vida útil. / Abstract: The goal of this research work is to develop efficient computational tools for optimizing the operation of distribution systems. The main contribution presented here is providing a methodology for reducing the real power losses based on reconfiguration and placement of both fixed and automatic capacitor banks. Many different methodologies, using several different algorithms can be found in the literature. However, most of them focus on one objective only. The method presented here comprises the simultaneous optimization of multiple objectives, in one algorithm only, to fully use the resources already installed in the system. It is shown that significant savings with the purchase of capacitor banks can be achieved by using reconfiguration as an additional tool. One of the hardest challenges to be tackled is related to the search space, that may grow significantly. The problem is solved by a genetic algorithms, which is an already widely accepted metaheuristic for solving very complex problems. Many different tools and special genetic operators have been developed along the research work. Those provided excellent results, at a low computational cost. Additionally, a simulated annealing algorithm was developed to optimize the substation transformer tap maneuvers in a coordinated way with the automatic capacitor bank tap maneuvers, from the best configuration obtained with genetic algorithms. The transformer tap commuter has a useful life limited to 100,000 operations, or approximately 30 daily operations. The proposed algorithm also minimizes the number of daily operations to stretch transformers' service life. / Doutorado / Energia Eletrica / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientador: Vinicius Amaral Armentano / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-10T19:15:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 FrancaFilho_MoacirFelizardode_D.pdf: 1342634 bytes, checksum: 4855202b36314e8c55f20746c709054e (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: Este trabalho é dedicado à programação de tarefas em máquinas paralelas. Dois ambientes são considerados. No primeiro, as máquinas são idênticas e o objetivo é a minimização da soma ponderada de custos de atraso. Todas as tarefas estão disponíveis para processamento no início do horizonte de programação e a cada uma são associadas uma data de entrega e uma penalização por atraso específicas. No segundo, as máquinas são não relacionadas e o objetivo é a minimização da soma ponderada de custos de avanço e de atraso. Instantes de liberação, datas de entrega, penalizações por avanço e por atraso são específicos para cada tarefa. Em ambos, as transições entre tarefas requerem tempos de preparação dependentes da seqüência de processamento. Os problemas são resolvidos por meio de GRASP e Busca Tabu. Memória de longo prazo é empregada para melhorar o desempenho das duas metaheurísticas. No GRASP, soluções de elite influenciam a fase construtiva. Na Busca Tabu, estratégias de diversificação e de intensificação fazem uso direto das soluções de elite e também de freqüências de residência. Como pós-otimização, nas duas metaheurísticas, realizam-se religações de caminhos entre as soluções de elite / Abstract: This work is dedicated to the scheduling of a set of jobs in parallel machines. Two scenarios are considered. In the first one, the machines are identical and the objective is the minimization of the weighted sum of tardiness costs. All jobs are ready for processing at the beginning of the scheduling horizon and to each one is associated a due date and a tardiness penalty. In the second scenario, the machines are non-related and the objective is the minimization of the weighted sum of earliness and tardiness costs. Ready times, due dates, earliness and tardiness penalties are specifics to each job. In both problems, the transitions between jobs require sequence dependent setup times. The problems are solved using GRASP and Tabu Search. Long term memory is applied to improve the performance of the metaheuristics. A set of elite solutions are used to influence the constructive phase in GRASP. In Tabu Search, diversification and intensification strategies make direct use of the elite solutions, as well of residence frequences. Path relinking between the elite solutions is used as a post-optimization approach / Doutorado / Automação / Doutor em Engenharia Elétrica