Resumo: Esta dissertação estuda o problema de escalonamento com restrição de mão-de-obra (SPLC) e apresenta algumas estratégias para obtenção de limitantes inferiores e de limitantes superiores para este problema NP-difícil. No que diz respeito à obtenção de limitantes inferiores para o SPLC, são apresentadas duas formulações de programação inteira e discutidos os limitantes inferiores obtidos com a relaxação linear de cada uma delas. Um algoritmo de branch-and-bound específico para o SPLC é também implementado na tentativa de se obter soluções exatas para este problema. Finalmente, é introduzida uma extensão, baseada em uma formulação de programação inteira, para um método existente na literatura para o cálculo de limitantes inferiores para problemas de escalonamento com restrição de recursos. Com relação à obtenção de limitantes superiores para o SPLC, são propostas e implementadas quatro estratégias heurísticas seqüenciais (heurística baseada em regras de prioridade, heurística baseada em classes de escalonamento, heurística baseada em programação linear e um algoritmo seqüencial de busca tabu) e duas estratégias paralelas e assíncronas (A-Team e um algoritmo paralelo de busca tabu). Um conjunto de instâncias de teste para o SPLC é gerado e disponibilizado como benchmark para ser usado na avaliação da qualidade dos limitantes inferiores e superiores obtidos neste trabalho e em outros disponíveis na literatura. Embora pouco sucesso tenha sido obtido com as estratégias propostas para obtenção de limitantes inferiores, no caso dos limitantes superiores, as estratégias paralelas e assíncronas propostas e implementadas neste trabalho mostraram-se altamente adequadas à obtenção de soluções de boa qualidade para o SPLC e são, atualmente, responsáveis pelas melhores soluções conhecidas para este problema. Ver menos

Abstract: This dissertation studies the scheduling problem under labour constraints (SPLC) and presents some strategies to obtain lower and upper bounds for this NP-hard problem. Concerning the lower bounds, two integer programming formulations are presented and the lower bounds associated with their linear relaxations are discussed. A branch-and-bound algorithm is also implemented as an essay to provide exact solutions for this problem. Finally, integer programming is used as a basis to extend a procedure reported in the literature to compute lower bounds for the resourte constrained project scheduling problem. In order to get upper bounds for SPLC, four heuristic approaches (priority rule based heuristic, schedule set based heuristic, linear programming based heuristic and sequential tabu search algorithm) and two parallel strategies (A - Team and parallel tabu search algorithm) are proposed and implemented. A benchmark instance data set for SPLC is generated to be used in the evaluation of the lower and upper bounds obtained in this dissertation and in other works available in the SPLC literature. Although little success has been achieved with respect to the lower bounds, in the case of upper bounds, the parallel strategies proposed in this work have shown the applicability of such techniques in providing high quality solutions for SPLC, and are, presently, responsible for the best known solutions for this problem. Ver menos