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Estudo de meta-heuristicas populacionais para a programação de maquinas paralelas com tempos de preparação dependentes da sequencia e datas de entrega

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 1998
Autor(a) principal: Mazzini, Renata
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:
Programação heurística
Planejamento da produção
Multiprocessadores
Algoritmos genéticos
Link de acesso: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1586611
Resumo: Orientador: Vinicius Amaral Armentano
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spelling Estudo de meta-heuristicas populacionais para a programação de maquinas paralelas com tempos de preparação dependentes da sequencia e datas de entregaProgramação heurísticaPlanejamento da produçãoMultiprocessadoresAlgoritmos genéticosOrientador: Vinicius Amaral ArmentanoTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de ComputaçãoResumo: Neste trabalho estuda-se a aplicação de meta-heurísticas populacionais em problemas de programação da produção. O problema abordado consiste da minimização do atraso total na programação de tarefas em máquinas paralelas idênticas onde se consideram tempos de preparação de máquina dependentes da seqüência de processamento e datas de entregas distintas. São apresentadas duas implementações de Algoritmos Genéticos e quatro implementações de Busca por Espalhamento. Testes computacionais extensos foram realizados com essas implementações sobre um conjunto de problemas gerados aleatoriamente. Os resultados obtidos possibilitaram a realização de análises comparativas do desempenho e do comportamento das versões implementadas dessas duas meta-heurísticas quando aplicadas ao problema de programação da produção estudadoAbstract: The application of population-based meta-heuristics on scheduling problems is studied in this work. The problem which is addressed is the minimization of total tardiness when jobs are scheduled on identical parallel machines with sequence dependent set-up times and distinct due dates. Two implementations of Genetic Algorithms and four implementations of Scatter Search are presented. These implementations were extensively tested over a set of randomly generated problems. The obtained results were used to compare the performance and the behavior of the implemented versions of these two meta-heuristics when applied to the scheduling problem studied.DoutoradoDoutor em Engenharia Elétrica[s.n.]Armentano, Vinícius Amaral, 1950-2024Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASMazzini, Renata19981998-10-16T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdf175f. : il.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1586611MAZZINI, Renata. Estudo de meta-heuristicas populacionais para a programação de maquinas paralelas com tempos de preparação dependentes da sequencia e datas de entrega. 1998. 175f. Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1586611. Acesso em: 27 fev. 2025.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/135326porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-02-18T02:50:20Zoai::135326Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2017-02-18T02:50:20Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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