Publicação
Uma heurística híbrida para minimizar custos com antecipação e atraso do sequenciamento da produção em uma máquina.
| Resumo: | Este trabalho tem seu foco no problema de sequenciamento em uma máquina com penalidades por antecipação e atraso da produção. São considerados tempos de preparação da máquina dependentes da sequência de produção, bem como a existência de janelas de entrega distintas. Para resolução do problema, desenvolveu-se um algoritmo heurístico de 3 fases, nomeado GTSPR. A primeira fase baseada em GRASP é descida em vizinhança variável para a geração da solução inicial, a segunda fase baseada em busca tabu para refinamento da solução, e por fim a reconexão por caminhos como estratégia de pós-otimização, na terceira fase. Para cada sequência gerada pela heurística é utilizado um algoritmo de tempo polinomial para determinar a data ótima de início de processamento de cada tarefa. Os resultados computacionais mostraram que o algoritmo GTSPR supera outros algoritmos da literatura, tanto com relação à qualidade da solução final quanto em relação à variabilidade dessas soluções. |
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| Autores principais: | Penna, Puca Huachi Vaz |
| Outros Autores: | Souza, Marcone Jamilson Freitas; Gonçalves, Frederico Augusto de Cezar Almeida; Ochi, Luiz Satoru |
| Assunto: | Máquina - sequenciamento Busca Tabu Reconexão por caminhos |
| Ano: | 2015 |
| País: | Brasil |
| Tipo de documento: | artigo |
| Tipo de acesso: | unknown |
| Instituição associada: | IBICT |
| Idioma: | português |
| Origem: | Oasisbr |
| Resumo: | Este trabalho tem seu foco no problema de sequenciamento em uma máquina com penalidades por antecipação e atraso da produção. São considerados tempos de preparação da máquina dependentes da sequência de produção, bem como a existência de janelas de entrega distintas. Para resolução do problema, desenvolveu-se um algoritmo heurístico de 3 fases, nomeado GTSPR. A primeira fase baseada em GRASP é descida em vizinhança variável para a geração da solução inicial, a segunda fase baseada em busca tabu para refinamento da solução, e por fim a reconexão por caminhos como estratégia de pós-otimização, na terceira fase. Para cada sequência gerada pela heurística é utilizado um algoritmo de tempo polinomial para determinar a data ótima de início de processamento de cada tarefa. Os resultados computacionais mostraram que o algoritmo GTSPR supera outros algoritmos da literatura, tanto com relação à qualidade da solução final quanto em relação à variabilidade dessas soluções. |
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