Uma abordagem heurística híbrida para o problema de sequenciamento de tarefas com datas de liberação e restrições de inventário

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Guerra, Frederico de Souza
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal da Paraíba
Brasil
Informática
Programa de Pós-Graduação em Informática
UFPB
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Sequenciamento
Inventário
Meta-heurísticas
Busca populacional
Busca local
Scheduling
Inventory
Metaheuristics
Population search
Local search
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Link de acesso: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/36281
Resumo: Scheduling problems are commonly addressed in the literature and have several ap-plications in industry. Among its numerous variants, this work focuses on the pro-blem of minimizing the makespan on a single-machine scheduling problem with release dates and inventory constraints. To solve this problem, a simple yet effective hy-brid population-based ruin-and-recreate (HyPRR) heuristic is proposed. In addition to a simple ruin-and-recreate procedure, the algorithm incorporates a diversification scheme for population management and an intensification phase through local search. To enhance performance, we introduced a move evaluation strategy capable of efficien-tly computing both the makespan and assessing infeasibility with respect to inventory constraints in amortized constant time. Computational experiments on a set of 960 instances highlight the competitiveness of the proposed algorithm when compared to the guess-and-check (GC) found in the literature. The developed method found the optimal solution in 99% of the instances with known optima, and produced new best solutions for 21 instances.
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