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Algoritmo de enxame de abelhas para resolução do problema da programação da produção Job Shop flexível multiobjetivo

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Previous issue date: 2017-02-14 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / The production scheduling activity is considered as one of the most complex activities in
production management. This activity is part of the class of NP-Hard problems found in the
area of computer science, that is, those problems that can not be solved deterministically in
polynomial time. In addition, the complexity of this activity may increase according to the
constraints imposed on each programming system/problem. In this research, the problem
of programming of production the Flexible Job Shop (JSF) is studied. This problem is considered
an extension of the Job Shop programming problem. In JSF, a group of jobs (i.e.,
products, items, part of an item) formed by a set of operations and each operation must be
programmed by a resource (i.e., machine) that belongs to a group of resources that have the
same functional characteristics (e.g., cut, sanding, painting). This problem is characterized
in two sub-problems being routing and sequencing activity. Routing involves determining
which resource will process a given operation. Sequencing is the order in which each operation
will be processed on a resource. Through established programming, the objective of
this research is to optimize performance multicriteria: the makespan (i.e., time spent to produce
a set of jobs), processing time spent on the resource that worked by more time and total
production time. In order to reach the objectives mentioned above, a hybrid swarm approach
is proposed in this research. In this approach, two auxiliary methods are used to treat the
abovementioned sub-problems: genetic operator of mutation to perform the routing activity
and for the sequencing activity, an adaptive method of neighborhood structures is proposed.
In order to deal with the multiobjectivity of the problem, we propose the Pareto dominance
method. Experimental results obtained through commonly used benchmarks prove the efficacy
and superiority of the proposed approach when compared to other approaches also
applied to the problem studied. / A atividade de programação da produção é considerada como uma das atividades mais
complexas no gerenciamento da produção. Essa atividade faz parte da classe de problemas
NP-Difícil encontrados na área da ciência da computação, ou seja, aqueles problemas
que não podem ser solucionados deterministicamente em tempo polinomial. Além disso, a
complexidade dessa atividade pode aumentar de acordo com as restrições impostas a cada
sistema/problema de programação. Nesta pesquisa, estuda-se o problema de programação
da produção Job Shop Flexível (JSF). Esse problema é considerado como uma extensão do
problema de programação Job Shop. No JSF, deve-se programar um grupo de jobs (i.e.,
produtos, itens, parte de um item) formados por um conjunto de operações e cada operação
é processada por um recurso (i.e., máquina) que pertence a um grupo de recursos que possuam
mesmas caraterísticas funcionais (e.g., cortar, lixar, pintar). Esse problema é caracterizado
em dois sub-problemas, sendo eles, a atividade de roteamento e de sequenciamento.
O roteamento implica em definir qual recurso irá processar uma determinada operação. O
sequenciamento é a ordem em que cada operação será processada em um recurso. Por meio
da programação estabelecida objetiva-se nessa pesquisa, otimizar multicritérios de desempenho,
sendo eles: makespan (i.e., tempo gasto para produzir um conjunto de jobs), tempo
de processamento gasto no recurso que trabalhou por mais tempo e tempo total de produção.
Para alcançar os objetivos supracitados é proposto nessa pesquisa uma abordagem híbrida
de enxame de abelhas. Nessa abordagem, utiliza-se dois métodos auxiliares para tratar
os sub-problemas supracitados, sendo eles: operador genético de mutação para realizar a
atividade de roteamento e para a atividade de sequenciamento é proposto um método adaptativo
de estruturas de vizinhança. Para tratar a multiobjetividade do problema, propõe-se o
método dominância de Pareto. Resultados experimentais obtidos por meio de benchmarks
comumente usados comprovam a eficácia e a superioridade da abordagem proposta quando
comparada com outras abordagens também aplicadas ao problema estudado.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/9055
Date14 February 2017
CreatorsSanches, Rafael Francisco Viana
ContributorsKato, Edilson Reis Rodrigues
PublisherUniversidade Federal de São Carlos, Câmpus São Carlos, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, UFSCar
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguageEnglish
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFSCAR, instname:Universidade Federal de São Carlos, instacron:UFSCAR
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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