Metaheurísticas para redução do makespan em um problema de sequenciamento de tarefas em duas máquinas paralelas e idênticas com restrição de recursos.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: Correa, Luciano Alves
Orientador(a): Gomes Júnior, Aloísio de Castro
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
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:
Gestão de processo - problema de sequenciamento de tarefas
Máquinas - máquinas paralelas e idênticas
Administração - recursos
Metaheurísticas
Produção enxuta - makespan
Link de acesso: https://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/20979
Resumo: Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. Departamento de Engenharia de Produção, Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto.
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O problema é inspirado em processos da indústria microeletrônica, onde moldes exclusivos limitam a execução simultânea de tarefas em máquinas idênticas. Foram desenvolvidas e aplicadas duas metaheurísticas – o algoritmo GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure) e Algoritmos Genéticos – para encontrar soluções aproximadas eficientes. As heurísticas propostas foram testadas em instâncias disponíveis na literatura e analisadas quanto à eficácia e eficiência, utilizando métricas como gap em relação ao limite inferior calculado, tempo de execução e desvio padrão. Os resultados demonstram que os métodos implementados apresentam desempenho competitivo e contribuem para o avanço das técnicas de resolução do PSTMPIRR.This dissertation addresses the Identical Parallel Machines Scheduling Problem with Resource Constraints (IPMSPRC), focusing on minimizing the total processing time (makespan). The problem is motivated by microelectronics industry processes, where exclusive molds limit the simultaneous execution of tasks on identical machines. Two metaheuristics were developed and applied – the Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) and Genetic Algorithms – to find efficient approximate solutions. The proposed heuristics were tested on benchmark instances from the literature and evaluated based on metrics such as gap in relation to the calculated lower bound, execution time, and standard deviation. The results demonstrate that the implemented methods achieve competitive performance and contribute to advancing solution techniques for IPMSPRC.Attribution-NoDerivs 3.0 United Stateshttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/us/Autorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 25/09/2025 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que sejam citados o autor e o licenciante. 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