[en] A HEURISTIC METHOD FOR MULTIOBJECTIVE SCHEDULING PROBLEM IN VARIOUS MACHINE ENVIRONMENTS
Ano de defesa: | 2012 |
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Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | |
Tipo de documento: | Tese |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
MAXWELL
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: | |
Link de acesso: | https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=19601&idi=1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=19601&idi=2 http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.19601 |
Resumo: | [pt] Um problema de programação ou escalonamento de produção tem como finalidade determinar uma seqüência factível de processamento de um conjunto de operações e de um conjunto de recursos ao longo de um intervalo de tempo, visando otimizar uma ou mais medidas de desempenho, geralmente associadas ao fator tempo ou ao balanceamento de uso dos recursos. Nesse problema, podem existir ainda restrições de precedência entre as operações e de disponibilidade de recursos por operação. Tais operações formam parte das tarefas ou pedidos de clientes por bens ou serviços. Problemas de escalonamento podem ser difíceis, particularmente, porque o tempo é um limitante para se buscar a melhor seqüência entre as seqüências factíveis possíveis. Porém, encontrar boas soluções para problemas complexos de otimização em um intervalo de tempo aceitável é crucial em sistemas produtivos competitivos, onde os problemas de escalonamento são comumente encontrados. A dissertação tem como foco o desenvolvimento de um novo método computacional para resolver problemas de escalonamento nos ambientes de operações: flow shop, flexible job shop, integrated resource selection and operation sequences e advanced planning and scheduling. Inspirado no método de Newton para problemas de otimização contínua multiobjetivo de Fliege et al. (2008), o método proposto é adaptado a cada ambiente de operação. Exemplos e experimentos numéricos com o método proposto são apresentados para cada ambiente de operações, assim como são realizadas comparações com algoritmos existentes. |