Este trabalho é dedicado ao problema de programação em Flowshop Permutacional com tempos de preparação (setup) assimétricos e separados dos tempos de processamento e dependentes da seqüência de execução das tarefas e tem o objetivo de minimização da duração total da programação (Makespan). Através da investigação das propriedades estruturais do problema, são desenvolvidos os parâmetros XR e QR de uma programação, que indicam ociosidade das máquinas (para valores positivos) e bloqueio das tarefas (para valores negativos). Os novos parâmetros são utilizados para propor uma melhoria no cálculo eficiente de Makespan proposto por Taillard (1990). Esta melhoria é então utilizada no desenvolvimento de uma nova heurística construtiva baseada no método NEHT-RB de Ríos-Mercado e Bard (1998b) denominada CNIT, que é comparada durante a experimentação computacional com os métodos SETUP e TOTAL, de Simons (1992) com pequenas melhorias; com a proposta da utilização da propriedade UBX de Moccellin e Nagano (2007); e com o método NEHT-RB. Os métodos são então submetidos a uma busca local descendente como proposta em Ruiz e Stützle (2008) e seus desempenhos como soluções iniciais para este procedimento de busca local são avaliados. Em seguida, um método melhorativo derivado do novo método construtivo e baseado na meta-heurística IG de Ruiz e Stützle (2008) é proposto e denominado CNIT-IG. O método é comparado com a heurística IG original submetida às diferentes soluções iniciais estudadas durante a avaliação da nova heurística construtiva. As comparações são realizadas utilizando-se o banco de dados de Taillard (1990) para o flowshop permutacional adaptado para o problema de flowshop com tempos de setup assimétricos e dependentes da seqüência. Os resultados da experimentação computacional são analisados em termos da porcentagem média de sucesso, do desvio relativo médio e em relação ao tempo médio computacional e mostram a superioridade dos resultados da nova heurística construtiva CNIT e seu alto custo computacional, de complexidade mn³. Os resultados mostram ainda a superioridade da meta-heurística CNIT-IG sobre o método IG. / This work addresses the Permutation Flowshop scheduling problem with separated sequence-dependent setup times with the objective of minimizing Makespan. Through the investigation of the problem structural properties, two scheduling parameters XR e QR are developed, they indicate the machine idleness (for positive values) and task blocking (for negative values). These new parameters are used to propose an improvement in the efficient makespan calculation as stated by Taillard (1990). This improvement is then used for development of a new constructive heuristic based on Ríos-Mercado and Bard (1998b) method NEHT-RB nominated CNIT, and it is compared during computational experimentation with the methods SETUP and TOTAL of Simons (1992), with slight improvements; with the proposal of property UBX from Moccellin and Nagano (2007) and with NEHT-RB method. The methods are then submitted to descent local search as proposed in Ruiz and Stützle (2008) and its performance as initial solutions for this local search procedure is evaluated. Next, an improvement method derivate from the new constructive method and based on metaheuristic IG from Ruiz and Stützle (2008) is proposed and nominated CNIT-IG. This method is compared with original IG submitted to different initial solutions studied during constructive heuristic evaluation. Comparisons are done using Taillards instances (1990) for standard flowshop and adapted to the flowshop with sequencedependent setup times problem. The results of computation experimentation are analyzed in terms of average percentage of success, average relative percentage deviation and average computational time and show superiority of new constructive heuristic CNIT-IG and its high computational cost, with complexity mn³. The results also show superiority of metaheuristic CNIT-IG over IG method.

Submitted by Silvana Teresinha Dornelles Studzinski (sstudzinski) on 2017-02-08T15:41:51Z No. of bitstreams: 1 Wagner Lourenzi Simões_.pdf: 1389162 bytes, checksum: 302aec842d2f4e8b0a7c78ecbae24357 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-08T15:41:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Wagner Lourenzi Simões_.pdf: 1389162 bytes, checksum: 302aec842d2f4e8b0a7c78ecbae24357 (MD5) Previous issue date: 2016-12-06 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Neste estudo, foi desenvolvida uma ferramenta computacional baseada em metaheurísticas para a otimização do sequenciamento de produção em Flow Shop permutacionais aplicados à montagem de placas eletrônicas que operam em ambientes High-Mix, Low-Volume. O ambiente High-Mix, Low-Volume exige a realização de um grande número de setups para atender à flexibilidade exigida. Esse elevado número de sucessivos setups para a produção de pequenos lotes impacta negativamente nos custos operacionais da empresa. Uma das formas de se obter vantagem ao lidar com um grande mix de produção é explorando características similares entre os produtos, de forma que, através de um sequenciamento adequado, seja possível reduzir o tempo total de parada para setup e, por consequência, reduzir também o tempo total de processamento (makespan). A literatura apresenta muitos exemplos de sucesso na aplicação de técnicas de otimização para o sequenciamento da produção como forma de ganho de vantagem competitiva. Porém, a complexidade e o grande esforço computacional exigidos na solução deste problema, por muitas vezes, inviabilizam sua aplicação na rotina das indústrias. Neste contexto, as metaheurísticas emergem como uma opção para a viabilização de ferramentas para otimização do sequenciamento de produção. Dentre as abordagens metaheurísticas existentes, destacam-se as abordagens híbridas que combinam estratégias de busca local com algoritmos evolutivos como opções para a geração, de forma rápida, de boas soluções para o problema de sequenciamento, ainda que estes métodos não possam garantir a otimalidade da solução. A ferramenta desenvolvida, baseada no uso combinado das metaheurísticas Busca Tabu e Algoritmo Genético, busca a melhor sequência possível dentro do tempo computacional disponível de forma a reduzir os tempos gastos com operações de tempo de setup, e consequentemente o makespan. O Algoritmo Hibrido foi avaliado utilizando instâncias da literatura e instâncias advindas de um caso real. Os resultados dos testes indicam a superioridade da abordagem híbrida sobre as abordagens canônicas do algoritmo Genético e Busca Tabu. Os resultados obtidos na avaliação de instâncias reais indicam a aplicabilidade da ferramenta em ambientes reais, obtendo bons resultados na otimização dos tempos de setup, mesmo para o sequenciamento de grandes quantidades de produtos diferentes. / This work proposes the development of a metaheuristics based computation tool, to solve the permutation flow shop scheduling problem (PFSSP) in the electronic manufacturing operating in High-mix, Low-volume enviroment. To operate in HMLV enviroment is demanded a large number of setup changes to comply the flexibility required. This elevated number of successive setup changes to produce little batches have negative impacts on the operation costs. One way for to obtain advantages handling a large product mix is to explore the similar features between this products. Through a proper scheduling we can reduce the total downtime to setup changes, and consequently reduces the process time (makespan). The literature brings many success examples in the production scheduling optimization as a way to obtain competitive advantages. But, the complexity and the computational effort demanded to solve this problems, sometimes, turns the practical application unfeasible in the factories routine. In this contexto emerges the metaheuristics as an option to viability this type of application. Among the mataheuristics approaches, outstands the hybrid approaches that combine local search strategies with evolutionary algorithms as a way to obtain good and fast solutions for the scheduling problems, although the optimality is not been guaranted. The tool proposed combine the metaheuristics Genetic Algorithm and Tabu Search to optimize the flow shop scheduling in the shortest possible time to allow the practical application in industry. The tool was evaluate based on quality metrics like makespan and mean setup time. The Hybrid Algorithm has been evaluated using instances of the literature and instances arising from a real case. The results of the tests indicate a superiority of the hybrid approach over canonical approaches of the Genetic algorithm and Tabu Search. The results obtained in the evaluation of real instances indicate an applicability of the tool in real environments, obtaining good results in the optimization of textit setup times, also for the sequencing of large products. The Hybrid Algorithm has been evaluated using instances of the literature and instances arising from a real case. The tests results indicate a superiority of the hybrid approach over canonical approaches of the Genetic algorithm and Tabu Search. The results obtained in the evaluation of real instances indicate an applicability of the tool in real environments, obtaining good results in the setup time optimization, also for the sequencing of large products.