GOMES, F. R. A. Algoritimo genético aplicado aos problema de seqüenciamento permutacional flowshop sem e com restrição de espera. 2008. 141 f. Dissertação (Mestrado em Logística e Pesquisa Operacional) – Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2008. / Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2016-03-17T14:49:35Z
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Previous issue date: 2008-02-15 / In this work two problems were solved: the first is Continuous Perm
utation Flowshop
Scheduling Problem (CPFSP) it possesses the constraint that no j
ob can wait for processing
among serial machines; the second is Permutation Flowshop Scheduling
Problem (PFSP),
in that the previous restriction does not exist. The metaheurist
ic Genetic Algorithm (GA)
has been applied with success for solving the PFSP, but up to now it
was not found in the
literature something that shows that GA is a good method for CPFS
P. The objective of this
work was to develop an efficient GA for both problems, but that does not
need to use an
initialization efficient and/or hybridization allied with other se
arch technique. The
development of proposed GA took in consideration the characteristics,
diversification and
the intensification, that inspired the creation of three procedure
s that further improved the
proposed GA. Several experiments were accomplished with the ins
tances of Taillard
(1993), Reeves (1995) and Heller (1960). The results were compared wi
th other methods
found in the literature. Polynomials were built with Lagrangeana's
Interpolation use to
determine the time execution of proposed GA. Finally, the method wa
s applied in a real
problem. The results showed that proposed GA is the best method for
CPFSP and that is
very close of best GA found in the literature with efficie
nt initialization for PFSP. / Neste trabalho foram tratados dois problemas: o primeiro é denominado Continuous Permutation Flowshop Scheduling Problem (CPFSP), que possui a restrição de que nenhuma tarefa pode esperar por processamento entre máquinas consecutivas; o segundo é denominado de Permutation Flowshop Scheduling Problem (PFSP), em que a restrição anterior não existe. A metaheurística Algoritmo Genético (AG) tem sido aplicada com sucesso ao PFSP, mas até o momento não foi encontrado na literatura algo que mostre que o AG é um bom método para o CPFSP. O objetivo deste trabalho foi desenvolver um AG eficiente paras esses dois problemas, mas que não precisa utilizar inicialização eficiente e/ou hibridização com outra técnica de busca. O desenvolvimento do AG proposto levou em consideração as características, diversificação e a intensificação, que inspiraram a criação de três procedimentos que melhoraram o desempenho do AG proposto. Foram realizados vários experimentos com as instâncias de Taillard (1993), Reeves (1995) e Heller (1960). Os resultados foram comparados com outros métodos encontrados na literatura. Foram construídos polinômios com a utilização de Interpolação Lagrangeana para determinar o tempo execução do AG proposto. Por fim, o método foi aplicado num problema real. Os resultados mostraram que o AG proposto é o melhor método para o CPFSP e que fica muito próximo do melhor AG encontrado na literatura com inicialização eficiente para o PFSP
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.repositorio.ufc.br:riufc/16185 |
| Date | 15 February 2008 |
| Creators | Gomes, Francisco Régis Abreu |
| Contributors | Silva, José Lassance de Castro |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| 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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