Análise de estruturas de vizinhança: um estudo de caso sobre o problema de programação de tarefas em ambiente Job Shop

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Teixeira, Italo de Cristo
• Orientador(a): Januario, Tiago de Oliveira
• Banca de defesa: Coimbra, Danilo Barbosa, Moreira, Mayron César de Oliveira
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal da Bahia; Instituto de Matemática e Estatística; Departamento de Ciência da Computação
• Programa de Pós-Graduação: em Ciência da Computação
• País: brasil
• Palavras-chave em Português: Estruturas de vizinhança; Busca local; Job Shop Scheduling Problem (JSSP); Teoria dos grafos; Algorítmos computacionais; Heurística
• Área do conhecimento CNPq: Ciências Exatas e da Terra; Ciência da Computação
• Link de acesso: http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/33305

Uma das características mais importantes de uma busca local é a sua estrutura de vizinhança. Amplamente utilizada em problemas de otimização, uma vizinhança é um mapeamento que atribui para cada solução s ∈ S um conjunto de soluções vizinhas N(s). Procedimentos de busca local usam o conceito de vizinhanças para mover-se de uma solução s para uma outra solução vizinha s’ ∈ N(s). Nesta dissertação, realizamos uma análise experimental do desempenho de seis estruturas de vizinhança para o Problema de Programação de Tarefas em ambiente Job Shop. O objetivo desse problema consiste em planejar a execução de tarefas considerando um conjunto limitado de recursos e respeitando as restrições estabelecidas. Para uma análise efetiva das estruturas de vizinhança, foram utilizados quatro critérios de avaliação: Eficiência, Convergência, Força e Aprimoramento. Neste trabalho, vizinhanças foram apresentadas a partir da utilização de conceitos de teoria dos grafos. Os procedimentos de busca local aplicados foram desenvolvidos com base nas heurísticas Hill Climbing e Variable Neighborhood Descent, a última com o objetivo de estudar as interferências entre buscas realizando combinações de vizinhanças. A partir da análise dos resultados obtidos, foi possível correlacionar desempenhos das vizinhanças e obter informações úteis para entender por que certas vizinhanças apresentam desempenhos melhores que outras nos critérios de avaliação definidos.