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Previous issue date: 2016-09-26 / O sequenciamento da produção é um processo importante de tomada de decisão usado
nas indústrias a fim de alocar tarefas aos recursos. Dada a relevância desse tipo de
problema, a pesquisa em programação da produção faz-se necessária. Este trabalho
envolve o processo de otimização nos seguintes problemas: máquina única, máquinas
paralelas idênticas, máquinas paralelas idênticas com release time, máquinas paralelas
não relacionadas com setup time dependente da sequência e das máquinas, e flow shop
flexível com setup time dependente da sequência e dos estágios. Além disso, múltiplos e
conflitantes objetivos devem ser otimizados ao mesmo tempo na programação de produção,
e a literatura vem mostrando avanço nesse sentido. O presente trabalho analisa os objetivos
comumente adotados e propõe um conjunto de pares de objetivos. Análise de correlação
e árvore de agregação são utilizadas aqui para indicar as possibilidades de agregação
entre os objetivos conflitantes. Meta-heurísticas são comumente adotadas para resolver
os problemas de escalonamento abordados neste trabalho e duas delas, o Non-dominated
Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) e a Presa Predador (PP), são aplicados aos
problemas multiobjetivo propostos a fim de estudar suas adequações aos novos casos. O
NSGA-II é um dos Algoritmos Genéticos mais utilizados em problemas de escalonamento.
A PP é uma abordagem evolutiva recente para problemas de programação da produção,
cada predador é responsável por tratar um único objetivo. Uma generalização para a
técnica PP em que os predadores consideram de forma ponderada ambos os objetivos
é também proposta. Adicionalmente, a influência da adoção de busca local sobre essas
técnicas é analisada. Experimentos computacionais adotando hipervolume como métrica
de desempenho foram conduzidos visando avaliar as técnicas computacionais consideradas
neste trabalho e suas variantes. / The sequencing of the production is an important process in decision-making and it is
used in industries in order to allocate tasks to resources. Given the relevance of this
kind of problem, the research in production scheduling is necessary. This study involves
the process of optimization in the following problems: single machines, parallel identical
machines, parallel identical machines with release time, unrelated parallel machines with
setup time dependent on the sequence and on the machines, and flow shop which is
flexible with setup time dependent on the sequence and stages. Moreover, multiple and
conflicting objectives must be optimized at the same time in production scheduling and
the literature has been showing progress in this sense. The present study analyses the
commonly adopted objectives and suggests a set of objective pairs. Correlation analysis
and aggregation trees are used here to indicate possibilities of aggregation among the
conflicting objectives. Metaheuristics are commonly used to solve the sequencing problems
addressed in this study and two of them, the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II
(NSGA-II) and Predator-Prey(PP), are applied to the proposed multiobjective problems in
order to study their adjustments to the new cases. The NSGA-II is one of the most used
genetic algorithms in sequencing problems. The PP is a recent evolutionary approach to
scheduling problems, where each Predator is responsible for dealing with just one objective.
A generalization of the PP technique, in which Predators considered both objectives using
weights, is also proposed. In addition, the influence of the adoption of local search on
these techniques is analyzed. Computational experiments adopting the hypervolume as a
performance measure were conducted aiming at evaluating the computational techniques
considered in this study and their variants.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:hermes.cpd.ufjf.br:ufjf/3639 |
| Date | 26 September 2016 |
| Creators | Pereira, Ana Amélia de Souza |
| Contributors | Barbosa, Helio José Corrêa, Bernardino, Heder Soares, Fonseca, Leonardo Goliatt da, Gonçalves, Luciana Brugiolo, Santos, Andre Gustavo dos, Silva, Eduardo Krempser da |
| Publisher | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF), Programa de Pós-graduação em Modelagem Computacional, UFJF, Brasil, ICE – Instituto de Ciências Exatas |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFJF, instname:Universidade Federal de Juiz de Fora, instacron:UFJF |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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