Algoritmos bio-inspirados para minimização do makespan do problema de escalonamento de produção

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2011
Autor(a) principal: Carvalho, Marcia Braga de
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: [s.n.]
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Algoritmo da formiga
Métodos bio-inspirados
Escalonamento de produção
Algoritmos genéticos
Números fuzzy
Ant algorithm
Bio-inspired methods
Scheduling production
Genetic algorithm
Fuzzy numbers
Link de acesso: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1616582
Resumo: Orientadores: Akebo Yamakami, Tatiane Regina Bonfim
id UNICAMP-30_5e20b3fbe560cf14d9de4dcdbb7fac22
oai_identifier_str oai::837261
network_acronym_str UNICAMP-30
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
repository_id_str
spelling Algoritmos bio-inspirados para minimização do makespan do problema de escalonamento de produçãoBio-inspired algorithms for minimizing the makespan of the production scheduling problemAlgoritmo da formigaMétodos bio-inspiradosEscalonamento de produçãoAlgoritmos genéticosNúmeros fuzzyAnt algorithmBio-inspired methodsScheduling productionGenetic algorithmFuzzy numbersOrientadores: Akebo Yamakami, Tatiane Regina BonfimTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: Este trabalho propõe novas abordagens híbridas baseadas em técnicas da computação bio-inspirada para o problema de escalonamento do tipo Job Shop. Como o problema do tipo job shop pertence a classe NP-difícil e não existe algoritmo exato capaz de solucionar todos os tipos deste problema. Normalmente é necessária a elaboração de métodos de resolução mais sofisticados para contornar essa alta complexidade. Desta forma, nesta tese propomos abordagens híbridas baseadas em algoritmo memético e algoritmo de otimização por colônia de formigas a fim de contornar essa complexidade e ser capaz de explorar eficientemente o espaço de busca obtendo resultados de alta qualidade. Os algoritmos híbridos propostos são aplicados tanto no problema de job shop com tempo de processamento preciso, como nos problemas de job shop com tempo de processamento incerto. No caso de problema com tempo de processamento incerto, os algoritmos visam encontrar um conjunto diversificado de escalonamentos com alto grau de possibilidade de serem ótimosAbstract: This work proposes new hybrid approaches based on techniques of bio-inspired computing for the Job Shop scheduling problem. As the job shop scheduling problem is NP-hard and there is no exact algorithm capable of solving all kinds of this problem. Usually it is necessary to elaborate more sophisticated methods of resolution to overcome this high complexity. Thus, in this work we propose hybrid approaches based on memetic algorithm and ant colony optimization algorithm in order to explore the search space in an efficient manner and obtain high quality results. The proposed hybrid algorithms are applied in both the job shop scheduling problem with precise processing time, as in job shop scheduling problems with uncertain processing time. In the case of problem with uncertain processing time, the algorithms obtain a diversified set of schedules with high possibility of being optimalDoutoradoAutomaçãoDoutor em Engenharia Elétrica[s.n.]Yamakami, Akebo, 1947-Bonfim, Tatiane ReginaDamasceno, Berenice CamargoAlves, Isamara CarvalhoAttux, Romis Ribeiro de FaissolOhishi, TakaakiUniversidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASCarvalho, Marcia Braga de2011info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdf85 f. : il.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1616582CARVALHO, Marcia Braga de. Algoritmos bio-inspirados para minimização do makespan do problema de escalonamento de produção. 2011. 85 f. Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1616582. Acesso em: 15 mai. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/837261porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-02-18T06:26:48Zoai::837261Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2017-02-18T06:26:48Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
dc.title.none.fl_str_mv Algoritmos bio-inspirados para minimização do makespan do problema de escalonamento de produção
Bio-inspired algorithms for minimizing the makespan of the production scheduling problem
title Algoritmos bio-inspirados para minimização do makespan do problema de escalonamento de produção
spellingShingle Algoritmos bio-inspirados para minimização do makespan do problema de escalonamento de produção
Carvalho, Marcia Braga de
Algoritmo da formiga
Métodos bio-inspirados
Escalonamento de produção
Algoritmos genéticos
Números fuzzy
Ant algorithm
Bio-inspired methods
Scheduling production
Genetic algorithm
Fuzzy numbers
title_short Algoritmos bio-inspirados para minimização do makespan do problema de escalonamento de produção
title_full Algoritmos bio-inspirados para minimização do makespan do problema de escalonamento de produção
title_fullStr Algoritmos bio-inspirados para minimização do makespan do problema de escalonamento de produção
title_full_unstemmed Algoritmos bio-inspirados para minimização do makespan do problema de escalonamento de produção
title_sort Algoritmos bio-inspirados para minimização do makespan do problema de escalonamento de produção
author Carvalho, Marcia Braga de
author_facet Carvalho, Marcia Braga de
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Yamakami, Akebo, 1947-
Bonfim, Tatiane Regina
Damasceno, Berenice Camargo
Alves, Isamara Carvalho
Attux, Romis Ribeiro de Faissol
Ohishi, Takaaki
Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
dc.contributor.author.fl_str_mv Carvalho, Marcia Braga de
dc.subject.por.fl_str_mv Algoritmo da formiga
Métodos bio-inspirados
Escalonamento de produção
Algoritmos genéticos
Números fuzzy
Ant algorithm
Bio-inspired methods
Scheduling production
Genetic algorithm
Fuzzy numbers
topic Algoritmo da formiga
Métodos bio-inspirados
Escalonamento de produção
Algoritmos genéticos
Números fuzzy
Ant algorithm
Bio-inspired methods
Scheduling production
Genetic algorithm
Fuzzy numbers
description Orientadores: Akebo Yamakami, Tatiane Regina Bonfim
publishDate 2011
dc.date.none.fl_str_mv 2011
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.12733/1616582
CARVALHO, Marcia Braga de. Algoritmos bio-inspirados para minimização do makespan do problema de escalonamento de produção. 2011. 85 f. Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1616582. Acesso em: 15 mai. 2024.
url https://hdl.handle.net/20.500.12733/1616582
identifier_str_mv CARVALHO, Marcia Braga de. Algoritmos bio-inspirados para minimização do makespan do problema de escalonamento de produção. 2011. 85 f. Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1616582. Acesso em: 15 mai. 2024.
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/837261
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
85 f. : il.
dc.publisher.none.fl_str_mv [s.n.]
publisher.none.fl_str_mv [s.n.]
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
instacron:UNICAMP
instname_str Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
instacron_str UNICAMP
institution UNICAMP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
repository.mail.fl_str_mv sbubd@unicamp.br
_version_ 1799139923998015488

Registros relacionados