A programação de tarefas em linhas de produção nas empresas sempre foi e continua sendo um elemento fundamental para o sucesso das organizações em um mercado tão globalizado e competitivo. A melhor utilização dos recursos instalados através da melhor alocação das tarefas gerará melhores resultados para a organização. Entende-se pela melhor utilização dos recursos a redução do tempo total de finalização das tarefas (makespan) sem prejudicar o atendimento da data de entrega. Aplica-se esta idéia para as indústrias de um modo geral, que tenham linhas de produção, podendo citar a indústria calçadista, foco neste trabalho, as indústrias de massas, biscoitos e balas, entre outras. Na literatura especializada, esta programação é conhecida como sequenciamento de tarefas em processadores. Neste trabalho aplicado junto a indústria calçadista, foca-se em uma área mais específica: o sequenciamento de tarefas em processadores paralelos. Os problemas de sequenciamento se caracterizam pela grande exigência computacional para a resolução com algoritmos de otimização. Isto remete a utilização de heurísticas para a resolução destes problemas. Neste trabalho explora-se a Meta-Heurística Busca Tabu, que se apresentou com resultados muito bons em relação ao ótimo e em relação ao trabalhador humano. / The jobs scheduling in processor lines in the companies was always, and continues being, a fundamental element to the organization’s success in a very globalized and competitive market. The best use of the installed resources, through the best distribution of the jobs will generate better results for the organization. The best utilization of the resources means the reduction of the makespan without prejudicing the due-date. This idea is applied to all industries in general, that have processor lines, for example the shoes factories, focused in this research, pasta, cookies and sugar balls factories, beyond others. In the specialized literature this subject is know as job scheduling. This researh is applyed to a shoes factory is focused on more specific area: the job scheduling in parallel machines. The scheduling problems are characterized on its computational difficulty using optimization algoritms. That is the reason why we used heuristics to solve these problems. In this research we explore the Meta-Heuristic Tabu Search, wich showed very good results comparing to the optimun and comparing to the human worker.

Os problemas logísticos estão se apoiando de forma bastante expressiva na pesquisa operacional a fim de obter uma maior eficiência em suas operações. Dentre os vários problemas relacionados à designação de veículos em um sistema logístico, o de escalonamento de veículos com múltiplas garagens, MDVSP (Multiple Depot Vehicle Scheduling Problem), vem sendo abordado em diversas pesquisas. O MDVSP pressupõe a existência de garagens que interferem no planejamento das sequências com as quais as viagens devem ser executadas. Frequentemente, métodos exatos não podem resolver as grandes instâncias encontradas na prática e, para poder levá-las em consideração, várias abordagens heurísticas estão sendo desenvolvidas. O principal objetivo deste trabalho, portanto, foi solucionar o MDVSP através de uma heurística utilizando o método de busca-tabu. A principal motivação para a realização deste trabalho surgiu a partir da indicação de que apenas recentemente o uso de meta-heurísticas está sendo aplicado ao MDVSP (Pepin et al. 2008) e das limitações elencadas no estudo de Rohde (2008), o qual utilizou o algoritmo branch-and-bound em uma das etapas da heurística apresentada para resolver o problema, o que fez aumentar o tempo de resolução do problema. O método de pesquisa para solução deste problema foi baseado em adaptações das tradicionais técnicas de pesquisa operacional, e propiciou a resolução do MDVSP apresentando resultados bastante competitivos quanto ao custo da função objetivo, número de veículos utilizados e tempo computacional necessário. / Currently the logistical problems are relying quite significantly on Operational Research in order to achieve greater efficiency in their operations. Among the various problems related to the vehicles scheduling in a logistics system, the Multiple Depot Vehicle Scheduling Problem (MDVSP) has been addressed in several studies. The MDVSP presupposes the existence of depots that affect the planning of sequences to which travel must be performed. Often, exact methods cannot solve large instances encountered in practice and in order to take them into account, several heuristic approaches are being developed. The aim of this study was thus to solve the MDVSP using a meta-heuristic based on tabu-search method. The main motivation for this work came from the indication that only recently the use of meta-heuristics is being applied to MDVSP context (Pepin et al. 2008) and, also, the limitations listed by Rohde (2008) in his study, which used the branch-and-bound in one of the steps of the heuristic presented to solve the problem, which has increased the time resolution. The research method for solving this problem was based on adaptations of traditional techniques of Operational Research, and provided resolutions presenting very competitive results for the MDVSP such as the cost of the objective function, number of vehicles used and computational time.

O desenho e a gestão de uma cadeia de suprimentos apresentam-se, hoje, como um dos problemas mais importantes e de difícil resolução encontrado pelos gestores. A gestão da cadeia de suprimentos é uma das áreas de maior interesse da Pesquisa Operacional aplicada, buscando determinar a melhor estratégia de produção, transporte e estoque com menor custo e tempo possíveis. Esta dissertação apresenta os resultados de um estudo que objetivou implementar e avaliar uma heurística baseada em Busca Tabu para otimização de uma rede de cadeia de suprimentos. Para tanto, foi utilizada uma modelagem single-source proposta por Farias e Borenstein (2012). O problema foi resolvido com uma adaptação do método de Lee e Kwon (2010), buscando por meio de operações de troca de centros de distribuição (CDs) e arcos encontrar a configuração de menor custo para uma rede de cadeia de suprimentos. Foram resolvidas as 22 instâncias propostas por Farias e Borenstein (2012) e os resultados comprovam que, para esses cenários, o método aplicado teve um bom desempenho computacional, obtendo resultados com uma redução de 81,03% no tempo médio de processamento; contudo, as soluções obtidas pela heurística apresentaram custos médios 4,98% superiores aos resultados ótimos. Por fim, o problema foi resolvido para outras quatro instâncias com características reais, comprovando a eficiência da heurística para problemas de grande escala, visto que todas as soluções foram obtidas em um tempo inferior a 2 minutos de processamento. / The design and supply chain management are currently one of the most important and difficult problems encountered by business managers. Supply chain management is one of the most engaging areas in applied Operations Research, which seeks to determine the best strategy regarding production, shipping and storage at the lowest cost and shortest time possible. This thesis shows the results of a research that aimed to implement and evaluate a heuristic based on Tabu Search to optimize a supply chain network. For this purpose, a single-source model proposed by Farias and Borenstein (2012) was used. The problem was solved by adapting the Lee and Kwon method (2010), exchanging distribution centers (DCs) and arcs, to find the lowest cost for a supply chain network. Twenty two instances proposed by Farias and Borenstein (2012) were resolved and the results indicate that, for these scenarios, the applied method had a good computational performance, getting results with 81.03% of reduction in the average processing time. However, there was an increase of 4.98% in the average cost of the solutions obtained through the heuristic method when compared to the optimal results. Finally, the problem was solved for four other instances with real features, proving the efficiency of the heuristic for large-scale problems, since all solutions were obtained in a time less than 2 minutes of processing.

Orientador: Vinicius Amaral Armentano / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-06T12:38:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Goraieb_Elias_M.pdf: 21259035 bytes, checksum: 5e5d4e69c800350a20727695a2f33647 (MD5) Previous issue date: 2005 / Resumo: Este trabalho aborda o problema de roteamento de veículos com coleta e entrega, visando à minimização do número de veículos utilizado e a distância total percorrida. O pedido de serviço é atendido por um veículo na janela de tempo imposta pelo cliente, e envolve uma coleta na origem que precede a entrega no destino. A capacidade dos veículos é limitada e uma rota tem duração máxima. Um algoritmo de busca tabu é proposto para a resolução deste problema. Diversas estratégias avançadas são incorporadas ao algoritmo, tais como redução de vizinhança, diversificação da busca, e utilização da metodologia path relinking / Abstract: This work considers the vehicle routing problem with pickup and delivery with the objectives of minimizing the fleet size and the total traveI distance. Each service request is served by a vehicle within time windows imposed by the clients, and involves a pickup origin that precedes a delivery destination. The capacity of the vehicle and the total route duration are limited. A tabu search algorithm is proposed to solve this problem. Several advanced strategies are incorporated in the algorithm, such as neighborhood reduction, search diversification, and path relinking / Mestrado / Engenharia de Sistemas / 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

nÃo hà / O objetivo deste trabalho foi propor uma aplicaÃÃo baseada na metaheurÃstica Busca Tabu (TS) para ser utilizada em serviÃos de manutenÃÃo preventiva em campo (FPMS) a fim de obter maior eficiÃncia logÃstica, atravÃs do roteamento de setores de manutenÃÃo. Ao contrÃrio dos serviÃos realizados na indÃstria, onde todos os sistemas, mÃquinas e equipamentos estÃo localizados praticamente no mesmo local, serviÃos de manutenÃÃo em campo requerem um componente adicional diretamente relacionado ao custo, que se refere exatamente a diferenÃa entre a unidade de base e local de trabalho. ServiÃos em campo podem ser considerados uma variaÃÃo do Problema do Caixeiro Viajante (PCV) e suas diferentes abordagens, como o Problema DinÃmico do Reparador Viajante (DTRP - Dynamic Travelling Repairman Problem) proposto por Bertsimas e Van Ryzin. Em situaÃÃes prÃticas do dia-a-dia existe uma enorme demanda por serviÃos de manutenÃÃo a serem realizados em campo, demonstrando sua relevÃncia: elevadores, escadas rolantes, aparelhos seguranÃa eletrÃnica residencial, suporte de TI à hardwares, entre outros. O mÃtodo foi implementado e testado em problemas da biblioteca TSP-LIBRARY variando de 17 a 280 pontos. Boas soluÃÃes foram encontradas em um tempo de processamento aceitÃvel. O input do problema leva em consideraÃÃo duas formas: coordenadas geogrÃficas ou coordenadas cartesianas. Para uma aplicaÃÃo prÃtica do mundo real, foi considerada uma empresa de manutenÃÃo em elevadores e os resultados tambÃm foram eficientes, reduzindo bastante os custos de transporte e a logÃstica empregada na operaÃÃo. / The aim of this paper was to propose an application based on the Metaheuristic Tabu Search (TS) to be used on FIELD PREVENTIVE MAINTENANCE SERVICES (FPMS) in order to get more logistics efficiency by routing maintenance sectors. Unlike services performed in industry, where all systems, machines and equipment are located practically in the same location, maintenance services in the field require an additional component directly related to cost, which refers to exactly offset between the base unit and jobsite. Services in the field can be considered a variation of the Travelling Salesman Problem (TSP) and its different approaches, like the DTRP (Dynamic Travelling Repairman Problem) proposed by Bertsimas and Van Ryzin. There is a huge demand for maintenance in the field, demonstrating its relevance: elevators, escalators, electronic devices for home-security, IT hardware support and others. The method was designed, implemented and tested in problems of the TSP-LIBRARY ranging from 17 up to 280 points. Good solutions were found in a acceptable processing time. The input data can be made by geographical coordinates or 2D-coordinates. For a real-world application, it was considered an Elevator Company and the results were also efficient, greatly reducing transportation cost and logistics used in the operation.

Befintliga studier har påvisat att genetiska algoritmer presterar bättre om de ges en bra startpopulation. I denna rapport presenteras en lokal sökalgoritm för att skapa en population med fokus på ”vehicle routing”-problem. Algoritmen använder sig av heuristik i en blandning av simulated annealing och tabu search för att skapa individerna till populationen. Utvärderingar av algoritmen på ett praktiskt problem visar att den ger en bra start jämfört med en slumpmässig startpopulation, vilket är vanligt att använda. Resultaten av utvärderingen visar också att algoritmen ger bäst resultat vid mer komplexa problem, medan den har mindre effekt om problemet är enklare.   Nyckelord: Simulated annealing, Tabu search, Genetiska algoritmer , ”vehicle routing”-problem.

Context: This study has been conducted in the area of train rescheduling. One of the most common types of disturbance scenarios are trains which have deviated from their originally planned arrival or departure times. This type of disturbance is of today handled manually by the train dispatcher, which in some cases can be cumbersome and overwhelmingly complex to solve. Therefore, there is an essential need for a train re-scheduling decision support system. Objectives: The aim of the study is to determine if parallel adaptations of simulated annealing(SA), and tabu search(TS) are able to find high quality solutions for the train re-scheduling problem. The study also aims to compare the two proposed meta-heuristics in order to determine the more adequate algorithm for the given problem. Methods: To answer the research question sequential and parallel versions of the algorithms were implemented. Further the research methodology of choice was experiment, were the meta-heuristics are evaluated based on 10 disturbance scenarios. Results: Parallel simulated annealing(PSA) is overall the better performing algorithm, as it is able to reduce the total delay by 585 seconds more than parallel tabu search(PTS) for the 10 disturbance scenarios. However, PTS is able to solve more conflicts per millisecond than PTS, when compared to their sequential versions. Conclusions: We conclude that both the parallel versions perform better than their sequential versions. Further, PSA is clearly able to outperform PTS in terms of minimizing the accumulated delay. One observation is that the parallel versions are not reaching their max efficiency per thread, this is assumed to be caused by the RAM. For future work we propose further investigation of why we are not reaching the max efficiency per thread, and further improvement of algorithm settings.

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Context. The purpose of this research paper is to describe a new approach for solving the disruption in the vehicle routing problem (DVRP) which deals with the disturbance that will occur unexpectedly within the distribution area when executing the original VRP plan. The paper then focuses further on the foremost common and usual problem in real-time scenarios i.e., vehicle-breakdown part. Therefore, the research needs to be accomplished to deal with these major disruption in routing problems in transportation. Objectives. The study first investigates to find suitable and efficient metaheuristic techniques for solving real-time vehicle routing problems than an experiment is performed with the chosen algorithms which might produce near-optimal solutions. Evaluate the performance of those selected algorithms and compare the results among each other. Methods. To answer research questions, firstly, a literature review has been performed to search out suitable meta-heuristic techniques for solving vehicle routing problems. Then based on the findings an experiment is performed to evaluate the performance of selected meta-heuristic algorithms. Results. Results from the literature review showed that the meta-heuristic approaches such as. Tabu Search, Ant Colony Optimization, and Genetic Algorithmare suitable and efficient algorithms for solving real-time vehicle routing problems. The performance of those algorithms has been calculated and compared with one another with standard benchmarks. Conclusions. The performance of a Tabu Search algorithm is best among the other algorithms, followed by Ant Colony Optimization and Genetic Algorithm. Therefore, it has been concluded that the Tabu Search is the best algorithm for solving real-time disruption problems in VRP. The results are similar to the performance comparison of the selected algorithms and standard benchmarks are presented within the research.