A new method is developed to schedule jobs on parallel machines with availability constraints. The objective of the problem is to minimize the makespan of the total production schedule. Without the availability constraints the scheduling of machines is a Pm || Cmax problem. The scheduling of this problem was the topic of many earlier papers. The main contribution of this research is that the schedule of the jobs on parallel machines with availability constraints is determined within a single implicit enumer- ation algorithm. Within the general enumeration scheme, the loads of each machine are enumerated in a lexicographic order. An exact integer linear programming model is provided, too. The difficulty of the problem depends on the properties of the pro- cessing times, the number of machines, and the number of availability constraints on the machines. In some subclasses, problems with very large number of jobs are solved. The largest problems solved within one hour limit have 1, 000, 000 jobs.

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Multipurpose batch manufacturing systems allow a suite of job types to be processed with a fixed set of machines. These types of systems are commonly found in chemical processing, as well as in computer systems and the service industry. In this thesis we consider the problem of sequencing jobs entering the manufacturing system in order to minimize makespan, or total time to complete processing of the jobs. We formulate this problem as a dynamic programming problem and illustrate the computational difficulty of solving this problem. We give a method for simulation of the system by representing each machine in the system as a finite state automata. This allows one to calculate the makespan given a manufacturing system and a sequence. Due to the complexity of the system, we offer an approximation to the problem. We show that the approximation strategy allows refinement. This progressive refinement of the approximation results in a sequence of approximations that approach the true problem. As the approximation is refined, the computational complexity of the approximated problem grows. For a simplified system, we show that the approximation has bounded error. Furthermore, we show that the error bound of the approximation sequence improves as the approximation approaches the true problem. This presents a trade-off between computational complexity and accuracy of the solution. A decision maker using this sequence of approximations can quickly determine a level of approximation based on the amount of computational power available and the accuracy needed in a solution.

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Os processos industriais de produção exigem uma programação da produção efetiva. Essa atividade consiste da alocação dos recursos produtivos, a fim de executar tarefas determinadas por um período de tempo definido. Programar a produção é uma das atividades mais complexas do Planejamento da Produção, pois existem diferentes tipos de recursos a serem administrados simultaneamente. E também a quantidade de possíveis soluções aumenta exponencialmente com o aumento da quantidade de tarefas e máquinas presentes no sistema. A proposta deste trabalho é apresentar um método heurístico construtivo para a solução de problemas flow shop permutacional. A função-objetivo utilizada é a minimização do tempo total da programação (makespan). O algoritmo foi desenvolvido com base no melhor algoritmo construtivo presente na literatura, e os resultados obtidos são discutidos e analisados com base na porcentagem de sucesso, desvio relativo médio e tempo médio de computação. / Industrial productive processes demand an effective production scheduling. These activities consist in allocating the productive resources in order to execute determined jobs for a established period of time. Scheduling the production is one of the most complex activities involved in Planning the Production because there are different kinds of resources to be managed simultaneously. Furthermore, the amounts of feasible solutions increase exponentially as the number of jobs and machines in large systems. This dissertation presents a constructive heuristic method to solve the permutational flow shop problem. The evaluation criterion is the total production elapsed time (makespan). The developed algorithm was based on the best algorithm found in the literature, the results are analysed based on the success rate, mean relative deviation and computing time.

Este trabalho é direcionado ao problema de Programação de Operações No-Idle Flow Shop Permutacional. Uma propriedade do problema, oriunda de estudo sobre a sua característica, é apresentada e utilizada para o desenvolvimento de um novo método heurístico construtivo, com o objetivo de minimizar a Duração Total da Programação (makespan). O novo método é comparado com os melhores heurísticos construtivos reportados na literatura, conhecidos por IG, KK e FRB3. Os resultados da experimentação computacional mostraram o melhor desempenho do método proposto, denominado BHBN, para os problemas testes de Ruiz et al. (2008) e Taillard (1993), quanto à qualidade da solução, apresentando também eficiência computacional. / This work is addressed to the No-Idle Flow Shop Sequencing problem. As a result of an investigation on the problem characteristics it is presented a property of this scheduling problem, which is used for the development of a new constructive heuristic with the objective of minimizing the Total Time to complete the schedule (makespan). The new method is compared with the best constructive heuristics reported in the literature, named IG, KK and FRB3. Results from computational experience showed the best performance of the proposed method, denoted by BHBN, for the instances of Ruiz et al. (2008) and Taillard (1993), as to the quality of the solution, and also computational efficiency.

Neste trabalho é abordado o problema da programação da produção em ambiente flow shop permutacional, tendo como objetivo analisar dois critérios de otimização: o primeiro critério é a minimização do tempo total de programação da produção (makespan), e o segundo é a minimização do tempo total de fluxo (total flowtime). Estes objetivos são relevantes para a dinâmica do ambiente de produção, porque enquanto que a minimização do makespan tende a melhorar a utilização dos recursos produtivos, a minimização do total flowtime conduz a um menor estoque em processo. Por este motivo, estes problemas tem atraído a atenção de vários pesquisadores ao longo dos anos. Neste sentido, será realizado uma revisão do estado da arte e novas heurísticas construtivas serão propostas para gerarem soluções de qualidade para ambos os problemas estudados. Com este objetivo, uma extensa experimentação computacional foi realizada para fins de comparação e avaliação dos métodos propostos com os melhores métodos heurísticos reportados da literatura. / This work addresses the scheduling problem in permutation flow shop environment, having as objective to analyze two optimization criteria: the first criterion is to minimize the makespan, and the second is to minimize the total flow time. These objectives are relevant to the dynamics of the production environment, because while minimizing the makespan tends to improve the resources utilization, minimizing the total flowtime leads to a lower in-process inventory. For this reason, these problems have attracted the attention of many researchers over the years. In this regard, will be performed a review of the state of the art and new constructive heuristics will be proposed to generate quality solutions for both problems in consideration. For this purpose, an extensive computational experiment was performed for comparison and evaluation of the proposed heuristics with the best heuristic methods reported in the literature.

Neste trabalho é abordado o problema da programação da produção em ambiente flow shop permutacional, tendo como objetivo analisar dois critérios de otimização: o primeiro critério é a minimização do tempo total de programação da produção (makespan), e o segundo é a minimização do tempo total de fluxo (total flowtime). Estes objetivos são relevantes para a dinâmica do ambiente de produção, porque enquanto que a minimização do makespan tende a melhorar a utilização dos recursos produtivos, a minimização do total flowtime conduz a um menor estoque em processo. Por este motivo, estes problemas tem atraído a atenção de vários pesquisadores ao longo dos anos. Neste sentido, será realizado uma revisão do estado da arte e novas heurísticas construtivas serão propostas para gerarem soluções de qualidade para ambos os problemas estudados. Com este objetivo, uma extensa experimentação computacional foi realizada para fins de comparação e avaliação dos métodos propostos com os melhores métodos heurísticos reportados da literatura. / This work addresses the scheduling problem in permutation flow shop environment, having as objective to analyze two optimization criteria: the first criterion is to minimize the makespan, and the second is to minimize the total flow time. These objectives are relevant to the dynamics of the production environment, because while minimizing the makespan tends to improve the resources utilization, minimizing the total flowtime leads to a lower in-process inventory. For this reason, these problems have attracted the attention of many researchers over the years. In this regard, will be performed a review of the state of the art and new constructive heuristics will be proposed to generate quality solutions for both problems in consideration. For this purpose, an extensive computational experiment was performed for comparison and evaluation of the proposed heuristics with the best heuristic methods reported in the literature.

Este trabalho é direcionado ao problema de Programação de Operações No-Idle Flow Shop Permutacional. Uma propriedade do problema, oriunda de estudo sobre a sua característica, é apresentada e utilizada para o desenvolvimento de um novo método heurístico construtivo, com o objetivo de minimizar a Duração Total da Programação (makespan). O novo método é comparado com os melhores heurísticos construtivos reportados na literatura, conhecidos por IG, KK e FRB3. Os resultados da experimentação computacional mostraram o melhor desempenho do método proposto, denominado BHBN, para os problemas testes de Ruiz et al. (2008) e Taillard (1993), quanto à qualidade da solução, apresentando também eficiência computacional. / This work is addressed to the No-Idle Flow Shop Sequencing problem. As a result of an investigation on the problem characteristics it is presented a property of this scheduling problem, which is used for the development of a new constructive heuristic with the objective of minimizing the Total Time to complete the schedule (makespan). The new method is compared with the best constructive heuristics reported in the literature, named IG, KK and FRB3. Results from computational experience showed the best performance of the proposed method, denoted by BHBN, for the instances of Ruiz et al. (2008) and Taillard (1993), as to the quality of the solution, and also computational efficiency.

Os processos industriais de produção exigem uma programação da produção efetiva. Essa atividade consiste da alocação dos recursos produtivos, a fim de executar tarefas determinadas por um período de tempo definido. Programar a produção é uma das atividades mais complexas do Planejamento da Produção, pois existem diferentes tipos de recursos a serem administrados simultaneamente. E também a quantidade de possíveis soluções aumenta exponencialmente com o aumento da quantidade de tarefas e máquinas presentes no sistema. A proposta deste trabalho é apresentar um método heurístico construtivo para a solução de problemas flow shop permutacional. A função-objetivo utilizada é a minimização do tempo total da programação (makespan). O algoritmo foi desenvolvido com base no melhor algoritmo construtivo presente na literatura, e os resultados obtidos são discutidos e analisados com base na porcentagem de sucesso, desvio relativo médio e tempo médio de computação. / Industrial productive processes demand an effective production scheduling. These activities consist in allocating the productive resources in order to execute determined jobs for a established period of time. Scheduling the production is one of the most complex activities involved in Planning the Production because there are different kinds of resources to be managed simultaneously. Furthermore, the amounts of feasible solutions increase exponentially as the number of jobs and machines in large systems. This dissertation presents a constructive heuristic method to solve the permutational flow shop problem. The evaluation criterion is the total production elapsed time (makespan). The developed algorithm was based on the best algorithm found in the literature, the results are analysed based on the success rate, mean relative deviation and computing time.