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Previous issue date: 2014-02-18 / Financiadora de Estudos e Projetos / Many scheduling problems found in the literature are classified as NP-Hard, which means that the computational costs of the solutions within known exact mathematical methods can be very time consuming. In the case of partial outsourcing it is essential to consider the outsourcing decisions inside the scheduling problem to achieve optimal results from outsourcing. This project discusses the following issue: a single machine environment where the setup times are sequence-dependent and there is an outsourcing option. The goal is to determinate the set of jobs that will be outsourced and the production sequence of the jobs that will be performed inhouse, aiming to eliminate the total tardiness of all jobs, witch is a NP-Had problem. New approaches regarding meta-heuristics, like ACO (Ant Colony Optimization) show a new horizon for this kind of issues. The hybrid algorithm, including ACO and local search methods, reached the optimal values in 94,7% of the problems. / Diversos problemas de scheduling são classificados na literatura como NP-Difíceis, o que significa que os custos computacionais das soluções desenvolvidas usando métodos exatos conhecidos são muito altos para esses problemas. No caso da possibilidade de terceirização de parte das tarefas existentes se torna vital inserir essas decisões nos problemas de scheduling visando à obtenção de resultados ótimos para os objetivos de desempenho. O presente trabalho trata de um caso como esse: um ambiente de máquina única onde os tempos de setup são dependentes da sequência de execução das operações e com a possibilidade de terceirização. O objetivo é determinar a sequência de operações executadas no ambiente de máquina única e o conjunto de operações a serem terceirizadas de forma que nenhuma das ordens de serviço seja entregue com atraso e o custo de terceirização seja mínimo. A aplicação de meta-heurísticas, como o ACO (Ant Colony Optimization) abre um novo horizonte para o desenvolvimento de soluções para problemas este, classificado como NP-Difícil, sobretudo quando aplicadas em conjunto com métodos de busca local para o refinamento das soluções. Os resultados demontram que o algoritmo híbrido incluindo ACO e busca local, obteve resultados significativos, atingindo a resposta ótima em 94,7% dos problemas.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/3745 |
| Date | 18 February 2014 |
| Creators | Frascati, Giuliano |
| Contributors | Tavares Neto, Roberto Fernandes |
| Publisher | Universidade Federal de São Carlos, Programa de Pós-graduação em Engenharia de Produção, UFSCar, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSCAR, instname:Universidade Federal de São Carlos, instacron:UFSCAR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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