In mobile and wireless networks, data broadcasting for popular data items enables the efficient utilization of the limited wireless bandwidth. However, efficient data scheduling schemes are needed to fully exploit the benefits of data broadcasting. Towards this goal, several broadcast scheduling policies have been proposed. These existing schemes have mostly focused on either minimizing response time, or drop rate, when requests are associated with hard deadlines. The inherent inaccuracy of hard deadlines in a dynamic mobile environment motivated us to use Service Level Agreements (SLAs) where a user specifies the utility of data as a function of its arrival time. Moreover, SLAs provide the mobile user with an already familiar quality of service specification from wired environments. Hence, in this dissertation, we propose SAAB, an SLA-aware adaptive data broadcast scheduling policy for maximizing the system utility under SLA-based performance measures. To achieve this goal, SAAB considers both the characteristics of disseminated data objects as well as the SLAs associated with them. Additionally, SAAB automatically adjusts to the system workload conditions which enables it to constantly outperform existing broadcast scheduling policies.

Neste trabalho abordamos o problema de programação de tarefas em um ambiente flow shop permutacional com mais de duas máquinas. Restringimos o estudo para o caso em que todas as tarefas têm uma data de entrega comum e restritiva, e onde o objetivo é minimizar a soma total dos adiantamentos e atrasos das tarefas em relação a tal data de entrega. É assumido também um ambiente estático e determinístico. Havendo soluções com o mesmo custo, preferimos aquelas que envolvem menos tempo de espera no buffer entre cada máquina. Devido à dificuldade de resolver o problema, mesmo para instâncias pequenas (o problema pertence à classe NP-difícil), apresentamos uma abordagem heurística para lidar com ele, a qual está baseada em busca local e faz uso de um algoritmo linear para atribuir datas de conclusão às tarefas na última máquina. Este algoritmo baseia-se em algumas propriedades analíticas inerentes às soluções ótimas. Além disso, foi desenvolvida uma formulação matemática do problema em programação linear inteira mista (PLIM) que vai permitir validar a eficácia da abordagem. Examinamos também o desempenho das heurísticas com testes padrões (benchmarks) e comparamos nossos resultados com outros obtidos na literatura. / In this work we approach the permutational flow shop scheduling problem with more than two machines. We restrict the study to the case where all the jobs have a common and restrictive due date, and where the objective is to minimize the total sum of the earliness and tardiness of jobs relative to the due date. A static and deterministic environment is also assumed. If there are solutions with the same cost, we prefer those that involve less buffer time between each machine. Due to the difficulty of solving the problem, even for small instances (the problem belongs to the NP-hard class), we present a heuristic approach to dealing with it, which is based on local search and makes use of a linear algorithm to assign conclusion times to the jobs on the last machine. This algorithm is based on some analytical properties inherent to optimal solutions. In addition, a mathematical formulation of the problem in mixed integer linear programming (MILP) was developed that will validate the effectiveness of the approach. We also examined the performance of our heuristics with benchmarks and compared our results with those obtained in the literature.

Made available in DSpace on 2015-04-11T14:02:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 rainer.pdf: 3537323 bytes, checksum: 46bd81628ce774393ea9334f7287a55f (MD5) Previous issue date: 2013-03-27 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This dissertation presents a study on scheduling problems with earliness and tardiness penalties on identical parallel machines, considering independent and weighted jobs with arbitrary processing times. An analysis of the major mathematical formulations in integer programming is given, and presented the main results from the literature. An integer mathematical formulation based on network flow model was also proposed for the problem, which can be applied on single and parallel machines without idle time. Exact methods of implicit enumeration were studied and applied for the problem through the integer linear programming solver CPLEX and the UFFLP library and, mainly, algorithmic strategies of global optimization based on local search heuristic and path-relinking technique were developed. The computational experiments shows that the proposed algorithmic strategies are competitive in relation to existing results from the literature for single-machine scheduling, involving instances based on OR-Library benchmark for 40, 50, 100, 150, 200 and 300 jobs, where all the optimal values were found, and, mainly, being the best algorithmic strategy for multiprocessor environments, involving 2, 4 and 10 identical parallel machines. / Esta dissertação apresenta um estudo sobre problemas de escalonamento com penalidades de antecipação e atraso em máquinas paralelas, considerando tarefas independentes, ponderadas e de tempos de execução arbitrários. Uma análise sobre as principais formulações matemáticas em programação inteira é dada, bem como apresentados os principais resultados da literatura. Uma formulação matemática de programação inteira baseada no modelo de fluxo em redes também foi proposta para o problema, que pode ser aplicada em ambientes mono e multiprocessado sem tempo ocioso. Métodos de enumeração implícita foram estudados e aplicados aos problemas em questão através do resolvedor de programação linear inteira CPLEX e da biblioteca UFFLP, principalmente, estratégias algorítmicas aproximadas de otimização global baseadas em heurísticas de busca local e técnica de reconexão de caminhos foram desenvolvidas. Os experimentos computacionais mostram que as estratégias propostas são competitivas em relação aos resultados existentes na literatura para ambientes de escalonamento monoprocessados, envolvendo instâncias baseadas no benchmark da OR-Library para 40, 50, 100, 150, 200 e 300 tarefas, onde todos os ótimos foram encontrados, e, principalmente, sendo a melhor estratégia apresentada para ambientes multiprocessados, envolvendo 2, 4 e 10 máquinas paralelas idênticas.

O sequenciamento e a programação da produção trazem grandes benefícios financeiros às empresas se realizados de forma adequada. Atualmente, soluções generalizadas apresentam resultados aceitáveis, porém têm como consequência benefícios inferiores quando comparados a estudos específicos. O ramo da otimização de resultados possui dois tipos de soluções: as exatas para problemas de menores dimensões e não exatas, ou heurísticas, para problemas de médias e grandes dimensões. Este trabalho apresenta algoritmos exatos do tipo Branch & Bound e Modelos de Programação Linear Inteira Mista para solucionar quatro variações de problemas de scheduling: Fm|block|∑Cjm, Fm|block|∑Tj, Fm|block, Sijk|∑Cjm e Fm|block, Sijk|∑Tj. As abordagens utilizadas são inéditas na literatura e apresentaram resultados animadores para a maioria dos cenários. O limitante para o tempo total de fluxo obteve resposta ótima em 100% dos casos para problemas de até 20 tarefas e 4 máquinas em menos de uma hora. Para o tempo total de atraso, o limitante se mostrou mais eficiente quando os valores das due dates apresentam alta taxa de dispersão. Para os casos com setup, foram elaboradas três variações de limitantes para cada problema. O limitante com setup que apresentou o melhor desempenho foi o que obteve a melhor relação entre o seu valor numérico e seu custo computacional. Os modelos MILP solucionaram 100% dos problemas sem setup para até 20 tarefas e 4 máquinas e para os casos com setup, foram solucionados problemas de até 14 tarefas e 4 máquinas no tempo limite de uma hora. Os testes computacionais mostram a eficiência na redução do número de nós e, consequentemente, no tempo de execução. Portanto, o estudo realizado indica que, para problemas de pequeno porte e médio, os métodos em questão possuem grande potencial para aplicações práticas. / Job Sequence and Programming give benefits both financial and organizational to any company when performed properly. Nowadays, there is still a gap between theory and practice due to solutions that are short in specification. The analyzed problems differ in type and dimension thus modifying its complexity. The results optimization field is divided into two types of solution: the exact solution for minor problems and the non-exact solution for greater dimension problems. The present paper presents exact algorithms to solve the problems Fm|block|∑Cjm, Fm|block|∑Tj, Fm|block, Sijk|∑Cjm by the Branch & Bounds and Mixed Integer Linear Program models. The approaches are new and presented good results for most cases. Bounds for the no-setup total flow time scenario solved 100% of the 20 jobs and 4 machines cases. High dispersion range due dates contributed for the effectiveness of the no-setup total tardiness bound\'s effectiveness. Three different approaches were developed for the setup cases. The best approach aimed to optimize the value/effort factor for the B&B. The Mixed Integer Linear Program models solved 100% of the no-setup cases for 20 jobs and 4 machines. The MILPs setup cases solved optimally 14 jobs and 4 machines cases. Computational tests were executed and analyzed and they highlighted the node count reduction and, consequently, the execution time. The present study points out that the exact methods can be applied to small and medium scheduling problems in practice.

The purpose of this thesis is to develop a model to enhance the effectiveness of machining centers with multi-pallet automatic pallet changers (APCs). From critical literature review no existing theories within this field were found. The multi-pallet APC allows multi-setups and a more flexible sequencing of jobs. The model together with the developed heuristic scheduling algorithm with the objective to minimize the total weighted tardiness can be used to plan in n jobs on m pallets in a shop-floor. The right maintenance policy ensures a high availability, which together with the program guarantees a high level of utilization of the machinery. Consequently the effectiveness will be enhanced. A case study approach was used to test the model at Växjöfabriken in Sweden, which treats cast material. The results of this case study are a more effective utilization of the machines with decreased tardiness costs, increased customers’ satisfaction and goodwill of the company. The contribution of this thesis is a model with a flexible, adjustable and expandable heuristic scheduling algorithm, which can be applied in all manufacturing companies using machining centers with multi-pallet APCs. / Syftet med denna uppsats är att utveckla en modell för att förbättra effektiviteten av maskincentra med automatiska palletväxlare (APCs) för multi-palleter. När en kritisk litteratursökning genomfördes hittades inga relevanta teorier inom det aktuella området. Multi-pallet APC tillåter att många jobb kan förberedas samtidigt och gör planeringen av jobben mer flexibel. Modellen, tillsammans med den utvecklade heuristiska planeringsalgoritmen med målet att minimera den totala viktade förseningen, kan användas för att planera in n jobb med m palleter på ett verkstadsgolv. Rätt underhålls policy försäkrar en hög tillgänglighet vilket tillsammans med programmet garanterar en hög utnyttjandenivå av maskinerna. Som följd kommer effektiviteten att höjas. En fallstudie utfördes på Växjöfabriken i Sverige för att utvärdera modellen, på företaget efterbehandlas gjutgods. Resultatet från denna fallstudie blev ett effektivare utnyttjande av maskinerna, med minskade förseningskostnader, ökad kundtillfredställelse och goodwill för företaget. Denna uppsats bidrar med en modell och en flexibel, anpassningsbar och utvecklingsbar heuristisk planeringsalgoritm, vilken kan användas i alla industriföretag som använder maskincentra med multi-pallet APCs.

<p>The purpose of this thesis is to develop a model to enhance the effectiveness of machining centers with multi-pallet automatic pallet changers (APCs). From critical literature review no existing theories within this field were found. The multi-pallet APC allows multi-setups and a more flexible sequencing of jobs. The model together with the developed heuristic scheduling algorithm with the objective to minimize the total weighted tardiness can be used to plan in n jobs on m pallets in a shop-floor. The right maintenance policy ensures a high availability, which together with the program guarantees a high level of utilization of the machinery. Consequently the effectiveness will be enhanced. A case study approach was used to test the model at Växjöfabriken in Sweden, which treats cast material. The results of this case study are a more effective utilization of the machines with decreased tardiness costs, increased customers’ satisfaction and goodwill of the company. The contribution of this thesis is a model with a flexible, adjustable and expandable heuristic scheduling algorithm, which can be applied in all manufacturing companies using machining centers with multi-pallet APCs.</p> / <p>Syftet med denna uppsats är att utveckla en modell för att förbättra effektiviteten av maskincentra med automatiska palletväxlare (APCs) för multi-palleter. När en kritisk litteratursökning genomfördes hittades inga relevanta teorier inom det aktuella området. Multi-pallet APC tillåter att många jobb kan förberedas samtidigt och gör planeringen av jobben mer flexibel. Modellen, tillsammans med den utvecklade heuristiska planeringsalgoritmen med målet att minimera den totala viktade förseningen, kan användas för att planera in n jobb med m palleter på ett verkstadsgolv. Rätt underhålls policy försäkrar en hög tillgänglighet vilket tillsammans med programmet garanterar en hög utnyttjandenivå av maskinerna. Som följd kommer effektiviteten att höjas. En fallstudie utfördes på Växjöfabriken i Sverige för att utvärdera modellen, på företaget efterbehandlas gjutgods. Resultatet från denna fallstudie blev ett effektivare utnyttjande av maskinerna, med minskade förseningskostnader, ökad kundtillfredställelse och goodwill för företaget. Denna uppsats bidrar med en modell och en flexibel, anpassningsbar och utvecklingsbar heuristisk planeringsalgoritm, vilken kan användas i alla industriföretag som använder maskincentra med multi-pallet APCs.</p>

Nous considérons dans cette thèse un problème d’ordonnancement de flow-shop de permutation où un ensemble de travaux doit être ordonnancé sur un ensemble de machines. Les travaux doivent être ordonnancés sur les machines dans le même ordre. L’objectif est de minimiser le retard total. Nous proposons des algorithmes heuristiques et des nouvelles matheuristiques pour ce problème. Les matheuristiques sont un nouveau type d’algorithmes approchés qui ont été proposés pour résoudre des problèmes d’optimisation combinatoire. Les méthodes importent de la résolution exacte au sein des approches (méta) heuristiques. Ce type de méthode de résolution a reçu un grand intérêt en raison de leurs très bonnes performances pour résoudre des problèmes difficiles. Nous présentons d’abord les concepts de base d’un problème d’ordonnancement. Nous donnons aussi une brève introduction à la théorie de l’ordonnancement et nous présentons un panel de méthodes de résolution. Enfin, nous considérons un problème où un flow shop de permutation à m-machine et un problème de tournées de véhicules sont intégrés, avec pour objectif la minimisation de la somme des retards. Nous proposons un codage direct d’une solution et une méthode de voisinage. Les résultats montrent que l’algorithme Tabou améliore grandement la solution initiale donnée par EDD et où chaque voyage ne délivre qu’un travail. / We consider in this thesis a permutation flow shop scheduling problem where a set of jobs have to be scheduled on a set of machines. The jobs have to be processed on the machines in the same order. The objective is to minimize the total tardiness. We propose heuristic algorithms and many new matheuristic algorithms for this problem. The matheuristic methods are a new type of approximated algorithms that have been proposed for solving combinatorial optimization problems. These methods embed exact resolution into (meta)heuristic approaches. This type of resolution method has received a great interest because of their very good performances for solving some difficult problems. We present the basic concepts and components of a scheduling problem and the aspects related to these components. We also give a brief introduction to the theory of scheduling and present an overview of resolution methods. Finally, we consider a problem where m-machine permutation flow shop scheduling problem and a vehicle routing problem are integrated and the objective is to minimize the total tardiness. We introduce a direct coding for a complete solution and a Tabu search for finding a sequence and trips. The results show that the TS greatly improves the initial solution given by EDD heuristic where each trip serves only one job at a time.

O sequenciamento e a programação da produção trazem grandes benefícios financeiros às empresas se realizados de forma adequada. Atualmente, soluções generalizadas apresentam resultados aceitáveis, porém têm como consequência benefícios inferiores quando comparados a estudos específicos. O ramo da otimização de resultados possui dois tipos de soluções: as exatas para problemas de menores dimensões e não exatas, ou heurísticas, para problemas de médias e grandes dimensões. Este trabalho apresenta algoritmos exatos do tipo Branch & Bound e Modelos de Programação Linear Inteira Mista para solucionar quatro variações de problemas de scheduling: Fm|block|&sum;Cjm, Fm|block|&sum;Tj, Fm|block, Sijk|&sum;Cjm e Fm|block, Sijk|&sum;Tj. As abordagens utilizadas são inéditas na literatura e apresentaram resultados animadores para a maioria dos cenários. O limitante para o tempo total de fluxo obteve resposta ótima em 100% dos casos para problemas de até 20 tarefas e 4 máquinas em menos de uma hora. Para o tempo total de atraso, o limitante se mostrou mais eficiente quando os valores das due dates apresentam alta taxa de dispersão. Para os casos com setup, foram elaboradas três variações de limitantes para cada problema. O limitante com setup que apresentou o melhor desempenho foi o que obteve a melhor relação entre o seu valor numérico e seu custo computacional. Os modelos MILP solucionaram 100% dos problemas sem setup para até 20 tarefas e 4 máquinas e para os casos com setup, foram solucionados problemas de até 14 tarefas e 4 máquinas no tempo limite de uma hora. Os testes computacionais mostram a eficiência na redução do número de nós e, consequentemente, no tempo de execução. Portanto, o estudo realizado indica que, para problemas de pequeno porte e médio, os métodos em questão possuem grande potencial para aplicações práticas. / Job Sequence and Programming give benefits both financial and organizational to any company when performed properly. Nowadays, there is still a gap between theory and practice due to solutions that are short in specification. The analyzed problems differ in type and dimension thus modifying its complexity. The results optimization field is divided into two types of solution: the exact solution for minor problems and the non-exact solution for greater dimension problems. The present paper presents exact algorithms to solve the problems Fm|block|&sum;Cjm, Fm|block|&sum;Tj, Fm|block, Sijk|&sum;Cjm by the Branch & Bounds and Mixed Integer Linear Program models. The approaches are new and presented good results for most cases. Bounds for the no-setup total flow time scenario solved 100% of the 20 jobs and 4 machines cases. High dispersion range due dates contributed for the effectiveness of the no-setup total tardiness bound\'s effectiveness. Three different approaches were developed for the setup cases. The best approach aimed to optimize the value/effort factor for the B&B. The Mixed Integer Linear Program models solved 100% of the no-setup cases for 20 jobs and 4 machines. The MILPs setup cases solved optimally 14 jobs and 4 machines cases. Computational tests were executed and analyzed and they highlighted the node count reduction and, consequently, the execution time. The present study points out that the exact methods can be applied to small and medium scheduling problems in practice.

O ambiente de produção abordado neste trabalho é o Job Shop Flexível (JSF), uma generalização do Job Shop (JS). O problema de programação de tarefas, ou jobs, no ambiente JS é classificado por Garey; Johnson e Sethi (1976) como NP-Difícil e o JSF é, no mínimo, tão difícil quanto o JS. O JSF é composto por um conjunto de jobs, cada qual constituído por operações. Cada operação deve ser processada individualmente, sem interrupção, em uma única máquina de um subconjunto de máquinas habilitadas. O principal critério de desempenho considerado é a minimização dos atrasos dos jobs. São apresentados modelos de Programação Linear Inteira Mista (PLIM) para minimizar o atraso total e o instante de término da última operação, o makespan. São propostas novas regras de prioridade dos jobs, além de adaptações de regras da literatura. Tais regras são utilizadas por heurísticas construtivas e são aliadas a estratégias cujo objetivo é explorar características específicas do JSF. Visando aprimorar as soluções inicialmente obtidas, são propostas buscas locais e outros mecanismos de melhoria utilizados no desenvolvimento de três meta-heurísticas de diferentes categorias. Essas meta-heurísticas são: Iterated Local Search (ILS), classificada como meta-heurística de trajetória; Greedy Randomized Adaptive Search (GRASP), meta-heurística construtiva; e Artificial Bee Colony (ABC), meta-heurística populacional recentemente proposta. Esses métodos foram selecionados por alcançarem bons resultados para diversos problemas de otimização da literatura. São realizados experimentos computacionais com 600 instâncias do JSF, permitindo comparações entre os métodos de resolução. Os resultados mostram que explorar as características do problema permite que uma das regras de prioridade propostas supere a melhor regra da literatura em 81% das instâncias. As meta-heurísticas ILS, GRASP e ABC chegam a conseguir mais de 31% de melhoria sobre as soluções iniciais e a obter atrasos, em média, somente 2,24% superiores aos das soluções ótimas. Também são propostas modificações nas meta-heurísticas que permitem obter melhorias ainda mais expressivas sem aumento do tempo de execução. Adicionalmente é estudada uma versão do JSF com operações de Montagem e Desmontagem (JSFMD) e os experimentos realizados com um conjunto de 150 instâncias também indicam o bom desempenho dos métodos desenvolvidos. / The production environment addressed herein is the Flexible Job Shop (FJS), a generalization of the Job Shop (JS). In the JS environment, the jobs scheduling problem is classified by Garey; Johnson and Sethi (1976) as NP-Hard and the FJS is at least as difficult as the JS. FJS is composed of a set of jobs, each consisting of operations. Each operation must be processed individually, without interruption, in a single machine of a subset of enabled machines. The main performance criterion is minimizing the jobs tardiness. Mixed Integer Linear Programming (MILP) models are presented. These models minimize the total tardiness and the completion time of the last operation, makespan. New priority rules of jobs are proposed, as well as adaptations of rules from the literature. These rules are used by constructive heuristics and are combined with strategies aimed at exploiting specific characteristics of FSJ. In order to improve the solutions initially obtained, local searches and other improvement mechanisms are proposed and used in the development of metaheuristics of three different categories. These metaheuristics are: Iterated Local Search (ILS), classified as trajectory metaheuristic; Greedy Randomized Adaptive Search (GRASP), constructive metaheuristic, and Artificial Bee Colony (ABC), recently proposed population metaheuristic. These methods were selected owing to their good results for various optimization problems in the literature. Computational experiments using 600 FJS instances are carried out to allow comparisons between the resolution methods. The results show that exploiting the characteristics of the problem allows one of the proposed priority rules to exceed the best literature rule in about 81% of instances. Metaheuristics ILS, GRASP and ABC achieve more than 31% improvement over the initial solutions and obtain an average tardiness only 2.24% higher than the optimal solutions. Modifications in metaheuristics are proposed to obtain even more significant improvements without increased execution time. Additionally, a version called Disassembly and Assembly FSJ (DAFJS) is studied and the experiments performed with a set of 150 instances also indicate good performance of the methods developed.

O ambiente de produção abordado neste trabalho é o Job Shop Flexível (JSF), uma generalização do Job Shop (JS). O problema de programação de tarefas, ou jobs, no ambiente JS é classificado por Garey; Johnson e Sethi (1976) como NP-Difícil e o JSF é, no mínimo, tão difícil quanto o JS. O JSF é composto por um conjunto de jobs, cada qual constituído por operações. Cada operação deve ser processada individualmente, sem interrupção, em uma única máquina de um subconjunto de máquinas habilitadas. O principal critério de desempenho considerado é a minimização dos atrasos dos jobs. São apresentados modelos de Programação Linear Inteira Mista (PLIM) para minimizar o atraso total e o instante de término da última operação, o makespan. São propostas novas regras de prioridade dos jobs, além de adaptações de regras da literatura. Tais regras são utilizadas por heurísticas construtivas e são aliadas a estratégias cujo objetivo é explorar características específicas do JSF. Visando aprimorar as soluções inicialmente obtidas, são propostas buscas locais e outros mecanismos de melhoria utilizados no desenvolvimento de três meta-heurísticas de diferentes categorias. Essas meta-heurísticas são: Iterated Local Search (ILS), classificada como meta-heurística de trajetória; Greedy Randomized Adaptive Search (GRASP), meta-heurística construtiva; e Artificial Bee Colony (ABC), meta-heurística populacional recentemente proposta. Esses métodos foram selecionados por alcançarem bons resultados para diversos problemas de otimização da literatura. São realizados experimentos computacionais com 600 instâncias do JSF, permitindo comparações entre os métodos de resolução. Os resultados mostram que explorar as características do problema permite que uma das regras de prioridade propostas supere a melhor regra da literatura em 81% das instâncias. As meta-heurísticas ILS, GRASP e ABC chegam a conseguir mais de 31% de melhoria sobre as soluções iniciais e a obter atrasos, em média, somente 2,24% superiores aos das soluções ótimas. Também são propostas modificações nas meta-heurísticas que permitem obter melhorias ainda mais expressivas sem aumento do tempo de execução. Adicionalmente é estudada uma versão do JSF com operações de Montagem e Desmontagem (JSFMD) e os experimentos realizados com um conjunto de 150 instâncias também indicam o bom desempenho dos métodos desenvolvidos. / The production environment addressed herein is the Flexible Job Shop (FJS), a generalization of the Job Shop (JS). In the JS environment, the jobs scheduling problem is classified by Garey; Johnson and Sethi (1976) as NP-Hard and the FJS is at least as difficult as the JS. FJS is composed of a set of jobs, each consisting of operations. Each operation must be processed individually, without interruption, in a single machine of a subset of enabled machines. The main performance criterion is minimizing the jobs tardiness. Mixed Integer Linear Programming (MILP) models are presented. These models minimize the total tardiness and the completion time of the last operation, makespan. New priority rules of jobs are proposed, as well as adaptations of rules from the literature. These rules are used by constructive heuristics and are combined with strategies aimed at exploiting specific characteristics of FSJ. In order to improve the solutions initially obtained, local searches and other improvement mechanisms are proposed and used in the development of metaheuristics of three different categories. These metaheuristics are: Iterated Local Search (ILS), classified as trajectory metaheuristic; Greedy Randomized Adaptive Search (GRASP), constructive metaheuristic, and Artificial Bee Colony (ABC), recently proposed population metaheuristic. These methods were selected owing to their good results for various optimization problems in the literature. Computational experiments using 600 FJS instances are carried out to allow comparisons between the resolution methods. The results show that exploiting the characteristics of the problem allows one of the proposed priority rules to exceed the best literature rule in about 81% of instances. Metaheuristics ILS, GRASP and ABC achieve more than 31% improvement over the initial solutions and obtain an average tardiness only 2.24% higher than the optimal solutions. Modifications in metaheuristics are proposed to obtain even more significant improvements without increased execution time. Additionally, a version called Disassembly and Assembly FSJ (DAFJS) is studied and the experiments performed with a set of 150 instances also indicate good performance of the methods developed.