HOLANDA, T. C. O Relacionamento do problema de sequenciamento clássico com o problema do caixeiro viajante e sua resolução numa abordagem evolutiva. 2015. 70 f. Dissertação (Mestrado em Logística e Pesquisa Operacional) – Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2015. / Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2015-12-09T11:34:16Z
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Previous issue date: 2015-09-21 / The resolution of a Flow Shop Problem is always an operation which requires great resources, due to the large volume of data inherent in the problem formulation. The successful use of Genetic Algorithm when applied to the Classic FSP took place through computational experiments found in the literature. The aim of this work is to relate the similarities of the Classic Scheduling Problem as a Traveling Salesman Problem (TSP) and solve it using the Genetic Algorithm metaheuristic. Computational experiments were performed using the OR - Library instances (Beasley, 1990), dataset of Taillard (1993). The analysis of the solutions obtained by genetic operators were carried out in order to show the progress of the search. The proposed method was compared with other discrete methods where there is evidence of the good performance of Genetic Algorithm / A resolução de um Problema de Sequenciamento sempre é uma operação que demanda grandes recursos, devido ao grande volume de dados inerentes a formulação do problema. O uso bem sucedido do Algoritmo Genético quando aplicado ao Problema de Sequenciamento Clássico deu-se através dos experimentos computacionais encontrados na literatura. O objetivo geral deste trabalho é relacionar as similaridades do Problema de Sequenciamento Clássico como um Problema do Caixeiro Viajante e resolvê-lo utilizando a metaheurística Algoritmo Genético. Foram realizados experimentos computacionais utilizando as instâncias da OR-Library (Beasley, 1990), conjunto de dados de Taillard (1993). A análise das soluções obtidas por operadores genéticos foram realizadas, com o intuito de mostrar a evolução da busca. O método proposto foi comparado com outros métodos discretos, onde constata-se o bom desempenho do Algoritmo Genético, apresentando melhores resultados em 69 das 90 instâncias testadas
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.repositorio.ufc.br:riufc/14596 |
| Date | 21 September 2015 |
| Creators | Holanda, Thiago Costa |
| Contributors | Silva, José Lassance Castro |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFC, instname:Universidade Federal do Ceará, instacron:UFC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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