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Metaheurísticas de busca local para o problema de sequenciamento de tarefas em máquinas paralelas não relacionadas com tempo de preparação dependente da sequência.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2014
Autor(a) principal: Silva, Cristiano Luís Turbino de França e
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
dARK ID: ark:/61566/0013000007fc9
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Otimização combinatória
Simulated annealing
Processo sequencial - computação
Programação paralela - computação
Link de acesso: http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/3519
Resumo: Este trabalho apresenta uma proposta e a avaliação computacional de quatro métodos de busca local estocástica para o problema de sequenciamento de tarefas em máquinas paralelas não relacionadas com tempo de preparação dependente da sequência (UPMSP - unrelated parallel machine scheduling problem with sequence dependent setup times). As quatro abordagens metaheurísticas que são analisadas para o UPMSP baseam-se em: Simulated Annealing (SA), Iterated Local Search (ILS), Late Acceptance Hill Climbing (LAHC) e Step Counting Hill Climbing (SCHC). A estrutura das vizinhancas, bem como os parâmetros dos algoritmos, foram amplamente testados e analisados, sendo possível verificar como os parâmetros afetam o comportamento de cada algoritmo implementado e pesquisar os melhores parâmetros. As comparações dos resultados obtidos foram realizadas com os resultados apresentados por Vallada e Ruiz (2011), proponentes do conjunto de 50 instâncias consideradas e, mais recentemente, por Haddad (2012). O método que obteve o melhor resultado nessas 50 instâncias foi testado para todas as 1.000 instâncias grandes, apresentadas por Vallada e Ruiz (2011), melhorando em 96,6% (966 instâncias) a melhor solução conhecida encontrada por esses últimos autores.
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