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Previous issue date: 2015-12-10 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Este trabalho aborda o problema de sequenciamento de tarefas em máquinas parale- las não-relacionadas considerando restrições de precedência entre as tarefas e tempos de preparação dependentes da sequência e da máquina. Este problema tem como objetivo minimizar o tempo máximo de conclusão do sequenciamento, conhecido como makespan. Em problemas que consideram restrições de precedência, nenhuma tarefa pode iniciar seu processamento sem que todas as suas tarefas predecessoras tenham sido concluídas. Para resolver este problema foram desenvolvidos três mo- delos de programação linear inteira mista (PLIM), denotados por Modelo 1, Modelo 2 e Modelo 3. Em seguida, sete heurísticas construtivas foram desenvolvidas, deno- tadas por HC1 a HC7, as quais se diferenciam pelas regras de prioridade utilizadas. Neste trabalho também é implementado o método chamado Proximity Search (PS), que tenta determinar soluções ótimas para o problema. O método PS precisa de uma solução inicial e de um modelo base de PLIM. Neste método a função objetivo do modelo é substituída por uma função de proximidade e o conjunto de soluções viáveis é reduzido através da adição de cortes. A ideia é, iterativamente, resolver o modelo com a tentativa de melhorar a solução corrente. Foram desenvolvidas três versões do PS denotadas por P S1, P S2 e P S2RIN S . Neste trabalho também foram desenvolvidos algoritmos baseados em meta-heurísticas a fim de resolver o problema de forma aproximada. Primeiramente, foram desenvolvidas duas buscas locais denotadas por BL1 e BL2 baseadas na estratégia de inserção por vizinhança. Em seguida, foram implementadas duas meta-heurísticas: GRASP (Greedy Ran- domized Adaptive Search) e IG (Iterated Greedy). Experimentos computacionais e análises estatísticas foram realizados a fim de comparar o desempenho dos modelos, das versões do P S e das heurísticas propostas. De acordo com os experimentos, o Modelo 1 apresentou-se mais eficiente na qualidade das soluções obtidas e a heurís- tica HC7 mostrou-se mais eficiente na geração de uma solução razoavelmente boa. Além disso, as versões do PS obtiveram melhorias na qualidade da solução obtida e redução no tempo computacional gasto se comparado ao Modelo 1. Em seguida, o IG obteve desempenho significativamente melhor que o GRASP e o PS em relação à qualidade da solução final e a velocidade com que a solução corrente é melhorada. / In this work we address the scheduling problem in unrelated parallel machine with precedence constraints between the jobs and sequence-dependent and machine- dependent setup times. The objective of this problem is to minimize the maximum completion time of sequence, called makespan. The precedence constraints force a job not to be started before all its predecessors are finished. To solve this problem, we developed three models of mixed integer programming (MIP), denoted by Model 1, Model 2 and Model 3. Next, seven constructive heuristics were developed, deno- ted by HC1 to HC7, which differ in the priority rules. Also in this work, a method called Proximity Search (PS) is implemented, which tries to find optimal solutions to the problem. The method requires an initial solution and a MILP-based model. In this method, the objective function of the model is replaced by a proximity func- tion and the set of feasible solutions is reduced by the addition of cuts. The idea is to iteratively solve the model trying to improve the current solution. We deve- loped three versions of the P S denoted by P S1, P S2 and P S2RIN S . In addition, we developed algorithms based on metaheuristics to solve the problem approxima- tely. First, were developed two local searches denoted by BL1 and BL2 based on the insertion neighborhood. Next, were implemented two metaheuristics: GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search) and IG (Iterated Greedy). Computational experiments and statistical analyzes were performed in order to compare the per- formance of models, PS versions and heuristics. According to the experiments, the Model 1 is more efficient in the quality of solutions and the HC7 heuristic is more efficient in generating a reasonably good solution. In addition, the versions of the PS obtained improvements in the quality of the obtained solution and reduction in computational time spent compared to Model 1. Then, the IG obtained significantly better performance than the GRASP and PS in relation to the quality of the final solution and the speed with which the current solution is improved.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:localhost:123456789/7562 |
| Date | 10 December 2015 |
| Creators | Faêda, Felippe Moreira |
| Contributors | Arroyo, José Elias Claudio |
| Publisher | Universidade Federal de Viçosa |
| 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 UFV, instname:Universidade Federal de Viçosa, instacron:UFV |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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