Metaheurísticas para a minimização do atraso total no problema de sequenciamento em máquinas paralelas com divisão de tarefas

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2013
Autor(a) principal: Oliveira Júnior, Paulo Lúcio de
Orientador(a): Arroyo, José Elias Cláudio lattes
Banca de defesa: Gonçalves, Luciana Brugiolo lattes, Silva, Gustavo Peixoto lattes
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa
Programa de Pós-Graduação: Mestrado em Ciência da Computação
Departamento: Metodologias e técnicas da Computação; Sistemas de Computação
País: BR
Palavras-chave em Português:
Sequenciamento em máquinas paralelas
Atraso total
GRASP
Algoritmo genético
Simulated Annealing
Busca tabu
Busca local
Path Relinking
Palavras-chave em Inglês:
Sequencing on parallel machines
Total tardiness
GRASP, Genetic Algorithm
Simulated Annealing
Tabu Search
Local Search
Path Relinking
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Link de acesso: http://locus.ufv.br/handle/123456789/2653
Resumo: This work focuses on the problem of scheduling n independently jobs on m identical parallel machines with the objective of minimizing the total tardiness. It is assumed that a job can be split in sub-jobs and they can be processed independently in the identical machines. This problem is considered NP-Hard, what means that, finding an optimal solution will take an unacceptable computational time. For such reason, alternative methods, as heuristics, are used for good solutions to be gotten in reasonable time. Some heuristics based on metaheuristics GRASP (Greed Randomized Adaptive Search Procedure) and on Genetic Algorithm are proposed. Futhermore, three dominance rules are used in order to improve the solutions. The results of these algorithms are compared with the results of two others proposed in the literature.
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