Estudo de meta-heuristicas populacionais para a programação de maquinas paralelas com tempos de preparação dependentes da sequencia e datas de entrega
Renata Mazzini
TESE
Português
T/UNICAMP M459e
Campinas, SP : [s.n.], 1998.
175f. : il.
Orientador: Vinicius Amaral Armentano
Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação
Resumo: Neste trabalho estuda-se a aplicação de meta-heurísticas populacionais em problemas de programação da produção. O problema abordado consiste da minimização do atraso total na programação de tarefas em máquinas paralelas idênticas onde se consideram tempos de preparação de máquina dependentes...
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Resumo: Neste trabalho estuda-se a aplicação de meta-heurísticas populacionais em problemas de programação da produção. O problema abordado consiste da minimização do atraso total na programação de tarefas em máquinas paralelas idênticas onde se consideram tempos de preparação de máquina dependentes da seqüência de processamento e datas de entregas distintas. São apresentadas duas implementações de Algoritmos Genéticos e quatro implementações de Busca por Espalhamento. Testes computacionais extensos foram realizados com essas implementações sobre um conjunto de problemas gerados aleatoriamente. Os resultados obtidos possibilitaram a realização de análises comparativas do desempenho e do comportamento das versões implementadas dessas duas meta-heurísticas quando aplicadas ao problema de programação da produção estudado
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Abstract: The application of population-based meta-heuristics on scheduling problems is studied in this work. The problem which is addressed is the minimization of total tardiness when jobs are scheduled on identical parallel machines with sequence dependent set-up times and distinct due dates. Two...
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Abstract: The application of population-based meta-heuristics on scheduling problems is studied in this work. The problem which is addressed is the minimization of total tardiness when jobs are scheduled on identical parallel machines with sequence dependent set-up times and distinct due dates. Two implementations of Genetic Algorithms and four implementations of Scatter Search are presented. These implementations were extensively tested over a set of randomly generated problems. The obtained results were used to compare the performance and the behavior of the implemented versions of these two meta-heuristics when applied to the scheduling problem studied.
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