[en] A SIMHEURISTIC ALGORITHM FOR THE STOCHASTIC PERMUTATION FLOW-SHOP SCHEDULING PROBLEM WITH DELIVERY DATES AND CUMULATIVE PAYOFFS

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: PEDRO ARAUJO VILLARINHO
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] SIMULACAO; [pt] HEURISTICAS; [pt] PROBLEMA DE PROGRAMACAO DE MAQUINAS EM SERIE; [pt] METRICAS DE RISCO; [en] SIMULATION; [en] HEURISTIC; [en] PERMUTATION FLOW-SHOP SCHEDULING PROBLEM; [en] RISK-METRICS
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=49945&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=49945&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.49945

[pt] Esta dissertação de mestrado analisa um problema de programação de máquinas em série com datas de entrega e ganhos cumulativos sob incerteza. Em particular, este trabalho considera situações reais na quais os tempos de processamento e datas de liberação são estocásticos. O objetivo principal deste trabalho é a resolução deste problema de programação de máquinas em série em um ambiente estocástico buscando analisar a relação entre diferentes niveis de incerteza e o benefício esperado. Visando atingir este objetivo, primeiramente uma heurística é proposta utilizando-se da técnica de biased-randomization para a versão determinística do problema. Então, esta heurística é extendida para uma metaheurística a partir do encapsulamento dentro da estrutura de um variable neighborhood descend. Finalmente, a metaheurística é extendida para uma simheurística a partir da incorporação da simulação de Monte Carlo. De acordo com os experimentos computacionais, o nível de incerteza tem um impacto direto nas soluções geradas pela simheurística. Além disso, análise de risco foram desenvolvidas utilizando as conhecidas métricas de risco: value at risk e conditional value at risk.