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Heurísticas computacionais aplicadas a um problema flowshop híbrido multiobjetivo

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: Siqueira, Eduardo Camargo.
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais
Programa de Pós-Graduação em Modelagem Matemática e Computacional
Brasil
CEFET-MG
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Programação heurística
Otimização matemática
Programação da produção
Link de acesso: https://repositorio.cefetmg.br//handle/123456789/1413
Resumo: Trabalhos elaborados a partir desta tese.
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spelling Heurísticas computacionais aplicadas a um problema flowshop híbrido multiobjetivoProgramação heurísticaOtimização matemáticaProgramação da produçãoTrabalhos elaborados a partir desta tese.Esta tese trata do problema de sequenciamento de tarefas em ambiente Flow Shop Híbrido Multiobjetivo, no qual um conjunto de tarefas deve ser executado em vários estágios, cada um com máquinas paralelas não relacionadas, sendo que algumas tarefas não passam por todos os estágios. O problema considera características como elegibilidade de máquinas, datas de entrega e custos por atrasos e antecipações, com os objetivos iniciais de minimizar o makespan, a soma ponderada dos atrasos e a soma ponderada das antecipações, configurando um problema multiobjetivo com três critérios conflitantes, onde não é possível otimizar todos simultaneamente. Posteriormente, foram incluídos mais dois critérios: a minimização do tempo de ociosidade e do número de tarefas atrasadas. A resolução desses problemas é dificultada pela deterioração da seleção por dominância de Pareto e pelo crescimento exponencial do número de soluções necessárias para aproximar a frente de Pareto. Para enfrentar esses desafios, foram propostos dois algoritmos: o primeiro baseado na metaheurística Multi-Objective General Variable Neighborhood Search (MO-GVNS) e o segundo na metaheurística Pareto Iterated Local Search (P-ILS). Esses algoritmos foram testados em instâncias adaptadas da literatura, e seus resultados comparados com outros métodos existentes, utilizando as métricas Hypervolume, Epsilon, Spacing e Hierarchical Cluster Counting (HCC), além de validação estatística por meio do teste de Levene e gráficos de intervalo de confiança. Os resultados demonstraram a superioridade dos algoritmos propostos em relação às métricas Hypervolume, Epsilon e HCC, confirmando sua eficácia na solução dos problemas abordados.This thesis addresses the multiobjective hybrid flow shop (MOHFS) scheduling problem. In this problem there are a set of jobs that must be performed in a set of stages. For each stage there is a set of unrelated parallel machines. Some jobs do not go through all stages. In addition, machine eligibility, due dates and tardiness and earliness costs are also some characteristics considered. Initially, the evaluation criteria were the minimizations of makespan, weighted sum of the tardiness and weighted sum of the earliness. This characterizes the problem addressed as multiobjective because it involves three con icting objectives, that is, the minimization of one of the objectives in uences negatively the minimization of the other two. Thus, it is not possible to nd a single solution that optimizes all objectives at the same time. Subsequently, two new objectives were added to the problem, the new criteria used were the minimization of idleness and the number of delayed jobs. The resolution of problems of this class is hampered mainly by the deterioration of the selection by Pareto dominance and the exponential increase in the number of solutions needed to approximate of the Pareto front. In order to solve it, two algorithms were proposed, the rst one based on the Multi-Objective General Neighborhood Variable Search (MO-GVNS) metaheuristic and the second one based on the Pareto Iterated Local Search (P-ILS) metaheuristic. These algorithms were tested in instances adapted from the literature and their results were compared with those of other algorithms in the literature. The results were evaluated in relation to the Hypervolume, Epsilon, Spacing and Hierarchical Cluster Counting (HCC) metrics, and validated through the Levene test and the con dence interval graphics. The obtained results and the realized analyzes showed the superiority of the proposed algorithms for solving the treated problems with respect to the Hypervolume, Epsilon and HCC metrics.Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas GeraisPrograma de Pós-Graduação em Modelagem Matemática e ComputacionalBrasilCEFET-MGSouza, Marcone Jamilson FreitasSouza, Sérgio Ricardo dehttp://lattes.cnpq.br/1383558830607731Souza, Marcone Jamilson FreitasSouza, Sérgio Ricardo deArroyo, José Elias CláudioCota, Luciano PerdigãoFrança Filho, Moacir Felizardo deSá, Elisângela Martins deMartins, Flávio Vinícius CruzeiroSiqueira, Eduardo Camargo.2025-05-09T22:42:54Z2019-03-212025-05-09T22:42:54Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttps://repositorio.cefetmg.br//handle/123456789/1413porreponame:Repositório Institucional do CEFET-MGinstname:Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais (CEFET-MG)instacron:CEFETinfo:eu-repo/semantics/openAccess2025-05-10T06:00:20Zoai:repositorio.cefetmg.br:123456789/1413Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.cefetmg.br/server/oai/requestrepositorio@cefetmg.bropendoar:2025-05-10T06:00:20Repositório Institucional do CEFET-MG - Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais (CEFET-MG)false
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