Metaheurísticas para o problema de programação de tarefas em máquinas paralelas com tempos de preparação dependentes da sequência e de recursos

• Ano de defesa: 2010
• Autor(a) principal: Kampke, Edmar Hell
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa; BR; Metodologias e técnicas da Computação; Sistemas de Computação; Mestrado em Ciência da Computação; UFV
• Palavras-chave em Português: Otimização combinatória; Heurísticas; Metaheurísticas; Programação de tarefas; Máquinas paralelas; Combinatorial optimization; Heuristics; Metaheuristics; Task scheduling; Parallel machines; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: http://locus.ufv.br/handle/123456789/2603

Os problemas de programação de tarefas em máquinas paralelas são importantes na área de otimização combinatória, pois quase sempre envolvem problemas rotineiros em indústrias de pequeno e grande porte. Este trabalho aborda o problema de sequenciamento de tarefas em máquinas paralelas, com tempos de preparação das máquinas dependentes da sequência e do número de recursos utilizados. A característica deste problema é que o tempo de preparação não é determinado apenas pela máquina e pela sequência das tarefas, mas também pela quantidade de recursos associados, que varia entre um valor mínimo e um máximo. Dada a complexidade combinatória do problema, inicialmente propõe-se um algoritmo baseado na metaheurística GRASP, no qual o parâmetro de aleatoriedade utilizado na fase de construção é auto-ajustado de acordo com as soluções previamente encontradas (GRASP Reativo). Em seguida, propõe-se um algoritmo baseado na metaheurística Iterated Local Search (ILS). Esta metaheurística foi proposta recentemente na literatura e está sendo aplicada satisfatoriamente em diversos problemas de otimização combinatória. Em ambos os algoritmos, é utilizada a estratégia de intensificação baseada na técnica de Reconexão de Caminhos, que explora trajetórias que conectam soluções de alta qualidade encontradas pelos algoritmos. Os resultados obtidos pelos algoritmos propostos são comparados entre si e com os melhores resultados disponibilizados na literatura. A análise e a discussão dos resultados mostram que as metaheurísticas aplicadas, apresentaram resultados satisfatórios, sendo possível melhorar, em média, 9,14%, os resultados da literatura, o que comprova a viabilidade do uso destes algoritmos na resolução de problemas práticos existentes nas indústrias.