Análise de estruturas de vizinhança para o problema de sequenciamento de máquinas paralelas não relacionadas com tempos de preparação
| Ano de defesa: | 2019 |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
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| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Minas Gerais
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| Programa de Pós-Graduação: |
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://hdl.handle.net/1843/54099 |
Resumo: | Local search heuristics are usually employed in the optimization of parallel machine scheduling problems, particularly those in which setup times are considered. Neighborhood structures represent a central aspect of these heuristics, enabling them to adequately explore the search space. This work presents an exploratory statistical analysis of six neighborhood structures commonly used for the unrelated parallel machine scheduling problem with sequence dependent setup times, in which the main objective is the minimization of the makespan. The neighborhood structures are equipped on a specific implementation of Simulated Annealing that is considered state-of-the-art for this particular problem, and are explored at different stages of the search. The results indicate the superiority of one neighborhood concerning the others. Besides, the results obtained are used to fit a regression model capable of providing quantitative guidelines for the selection of each structure at different stages of the search. The resulting model is used to devise a modified version of the Simulated Annealing in which an adaptive approach for neighborhood selection is employed when solving instances belonging to this particular problem class. The results obtained with the modified Simulated Annealing overcome the original one. From the experiment, the proposition of new heuristics based on local search can take advantage of the analysis performed in this paper to prioritize the choice of neighborhoods and when to use them. |
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2023-05-29T17:23:11Z2025-09-09T01:33:45Z2023-05-29T17:23:11Z2019-02-25https://hdl.handle.net/1843/54099Local search heuristics are usually employed in the optimization of parallel machine scheduling problems, particularly those in which setup times are considered. Neighborhood structures represent a central aspect of these heuristics, enabling them to adequately explore the search space. This work presents an exploratory statistical analysis of six neighborhood structures commonly used for the unrelated parallel machine scheduling problem with sequence dependent setup times, in which the main objective is the minimization of the makespan. The neighborhood structures are equipped on a specific implementation of Simulated Annealing that is considered state-of-the-art for this particular problem, and are explored at different stages of the search. The results indicate the superiority of one neighborhood concerning the others. Besides, the results obtained are used to fit a regression model capable of providing quantitative guidelines for the selection of each structure at different stages of the search. The resulting model is used to devise a modified version of the Simulated Annealing in which an adaptive approach for neighborhood selection is employed when solving instances belonging to this particular problem class. The results obtained with the modified Simulated Annealing overcome the original one. From the experiment, the proposition of new heuristics based on local search can take advantage of the analysis performed in this paper to prioritize the choice of neighborhoods and when to use them.porUniversidade Federal de Minas Geraishttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/pt/info:eu-repo/semantics/openAccessMáquinas paralelasMakespanSimulated AnnealingEngenharia elétricaHeurísticaOtimizaçãoAnálise de estruturas de vizinhança para o problema de sequenciamento de máquinas paralelas não relacionadas com tempos de preparaçãoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisLetícia Mayra Pereirareponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGhttp://lattes.cnpq.br/4612338508218007Felipe Campelo França Pintohttp://lattes.cnpq.br/6799982843395323André Luiz Maravilha SilvaEduardo Contijo CarranoLucas de Souza BatistaO uso de heurísticas baseadas em busca local é bastante comum para otimizar os problemas de sequenciamento de máquinas paralelas, principalmente aqueles que consideram os tempos de preparação da máquina (setup). Com isso, as estruturas de vizinhança desempenham um papel essencial na capacidade dessas heurísticas de explorar adequadamente o espaço de soluções. Este trabalho apresenta uma análise exploratória e estatística para caracterização de seis estruturas de vizinhança comumente utilizadas na solução do problema de sequenciamento de máquinas paralelas não relacionadas com tempos de preparação dependentes da sequência e da máquina, buscando a minimização do makespan como objetivo principal. As seis estruturas de vizinhança são exploradas em diferentes estágios de busca de várias instâncias do problema de sequenciamento, com a busca sendo conduzida usando uma implementação própria de um Simulated Annealing, que é o estado da arte para solucionar essa classe de problema. Os resulta- dos obtidos são usados para avaliar e modelar a qualidade relativa dessas vizinhanças em termos de melhoria esperada de um único movimento em diferentes pontos ao longo do procedimento de busca. Os resultados dessa análise indicam a superioridade de uma vizinhança em relação às demais. Com os resultados obtidos nessa análise estatística, foi desenvolvido um modelo de regressão linear para predizer a utilidade esperada de cada função de vizinhança e, com isso determinar a probabilidade de escolher cada uma das funções de vizinhança ao longo das iterações do Simulated Annealing. Os resultados obtidos com a modificação na escolha das vizinhanças foi superior à versão original. A partir deste experimento, a proposição de novas heurísticas baseadas em busca local pode aproveitar a análise realizada neste trabalho para priorizar a escolha das vizinhanças e quando utilizá-las ao longo do processo de otimização para acelerar a convergência para melhores soluções.BrasilENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ELÉTRICAPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUFMGORIGINALLETÍCIA MAYRA PEREIRA-M.PDFapplication/pdf1173883https://repositorio.ufmg.br//bitstreams/f34eca17-1ecd-4ab1-940f-92f2c428cb1c/download749dac13a088fd05d2aba0bca49092b0MD51trueAnonymousREADCC-LICENSElicense_rdfapplication/octet-stream811https://repositorio.ufmg.br//bitstreams/b9fbc26a-986a-432f-b4d1-d74f662c631d/downloadcfd6801dba008cb6adbd9838b81582abMD52falseAnonymousREADLICENSElicense.txttext/plain2118https://repositorio.ufmg.br//bitstreams/42f55e76-d065-415e-aa2e-8ba214ecb27c/downloadcda590c95a0b51b4d15f60c9642ca272MD53falseAnonymousREADTEXTLETÍCIA MAYRA PEREIRA-M.PDF.txtLETÍCIA MAYRA PEREIRA-M.PDF.txtExtracted texttext/plain119032https://repositorio.ufmg.br//bitstreams/06775170-0e0d-45b3-bc78-3ac2fe07ef3e/downloadc1a09fc359946f75994c3fd4d6dd1839MD54falseAnonymousREADTHUMBNAILLETÍCIA MAYRA PEREIRA-M.PDF.jpgLETÍCIA MAYRA PEREIRA-M.PDF.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2720https://repositorio.ufmg.br//bitstreams/c30b326a-ad90-4734-8a61-61deb7c9ca28/download34b70e5bbb56646f49509a81cc983f7fMD55falseAnonymousREAD1843/540992025-09-10 13:51:04.977http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/pt/Acesso Abertoopen.accessoai:repositorio.ufmg.br:1843/54099https://repositorio.ufmg.br/Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oairepositorio@ufmg.bropendoar:2025-09-10T16:51:04Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)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 |
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