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Tipo: Dissertação
Título: Sequenciamento de tarefas em máquinas paralelas com desgastes dependentes da sequência: resolução heurística
Unrelated parallel machine scheduling with sequence dependents deteriorations: resolution heuristics
Autor(es): Santos, Vívian Ludmila Aguiar
Abstract: Este trabalho aborda o problema de sequenciamento de tarefas em máquinas pa- ralelas não-relacionadas em que as tarefas causam desgastes nas máquinas. Este fator diminui o desempenho das máquinas levando ao aumento do tempo de pro- cessamento das tarefas ao longo do tempo. O objetivo do problema é encontrar as sequências de processamento de tarefas em cada máquina de tal maneira que os desgastes das máquinas sejam reduzidos e, consequentemente, minimizar o tempo máximo de conclusão de todas as tarefas, conhecido como makespan. Neste traba- lho, inicialmente, é proposto um novo modelo de Programação Inteira Mista baseado na geração de padrões (conjuntos de tarefas) para cada máquina, com objetivo de obter soluções ótimas para o problema. Dado que o problema é NP-Difícil para mais de uma máquina, dois algoritmos heurísticos são propostos para obter solu- ções de alta qualidade em baixo tempo computacional. Os algoritmos são baseados nas meta-heurísticas Iterated Local Search (ILS) e Iterated Greedy (IG), respecti- vamente. Também, as heurísticas ILS e IG são combinadas com uma variante do método Variable Neighborhood Descent (VND), que utiliza uma ordenação aleatória das vizinhanças (RVND) na fase da busca local, obtendo dois algoritmos híbridos denominados ILS-RVND e IG-RVND. O benchmark usado nos experimentos compu- tacionais usa 900 instâncias de médio porte disponíveis na literatura, e 900 instâncias de grande porte geradas neste trabalho. Os algoritmos são comparados entre si e também com um algoritmo Simulated Annealing (SA) proposto na literatura para o mesmo problema. Os testes realizados mostram que os desempenhos dos algoritmos propostos são significativamente superiores em relação ao algoritmo SA.
This work addresses an unrelated parallel machine scheduling problem in which the jobs cause deterioration of the machines. This factor decreases the performance of the machines, causing an increasing of the jobs over time. The problem is to find the processing sequence of jobs on each machine in order to reduce the deterioration of the machines and consequently minimize the maximum completion time of jobs (makespan). In this work, initially, we propose a new Mixed-Integer Programming model based on patterns (sets of jobs) generation to find optimal solution of the pro- blem. Since the problem is NP-hard when the number of machines is greater than one, two heuristic algorithms are proposed to obtain near-optimal solutions in reaso- nable computational time. The algorithms are based on the meta-heuristics Iterated Local Search (ILS) and Iterated Greedy (IG), respectively. Also, the algorithms ILS and IG are coupled with a variant of the Variable Neighborhood Descent (VND) method that uses a random ordering of neighborhoods (RVND) in local search phase, obtaining two hybrid algorithms called ILS-RVND and IG-RVND. The benchmark used in computational experiments uses 900 medium-size instances available in the literature, and 900 large-size instances generated in this work. The algorithms are compared against each other and are also compared with a Simulated Annealing (SA) algorithm proposed in the literature for the problem under study. The tests show that the proposed algorithms have superior performances compared to the SA algorithm.
Palavras-chave: Pesquisa operacional
Otimização combinatória
Solução de problemas
Heurística
CNPq: Ciência da Computação
Editor: Universidade Federal de Viçosa
Citação: SANTOS, Vívian Ludmila Aguiar. Sequenciamento de tarefas em máquinas paralelas com desgastes dependentes da sequência: resolução Heurística. 2016. 79 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa. 2016.
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/9402
Data do documento: 6-Jul-2016
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