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dc.creatorSantana, Marcos Fernando Machado de Jesus de-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/3278877498378740por
dc.contributor.advisor1Pereira, Fabio Henrique-
dc.contributor.referee1Pereira, Fabio Henrique-
dc.contributor.referee2Tolosa, Thiago Antonio Grandi de-
dc.contributor.referee3Araújo, Sidnei Alves de-
dc.date.accessioned2018-12-27T18:29:39Z-
dc.date.issued2017-08-30-
dc.identifier.citationSantana, Marcos Fernando Machado de Jesus de. Métodos de busca local em problemas de escalonamento da produção em ambientes job shop. 2017. 78 f. Dissertação( Programa de Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Nove de Julho, São Paulo.por
dc.identifier.urihttp://bibliotecatede.uninove.br/handle/tede/1945-
dc.description.resumoResolver o problema de escalonamento da produção representa uma importante tarefa do planejamento e controle da produção. Esse problema consiste, resumidamente, em definir uma sequência de realização das operações de produção para cada um dos recursos (máquinas) disponíveis. Trata-se de um problema complexo, especialmente em ambientes de produção do tipo job shop nos quais cada job é definido como um conjunto único de tarefas que devem ser processadas em uma ordem pré-definida e diferente da dos demais jobs. Esses são os chamados Job Shop Scheduling Problems (JSSP). Para problemas menores, métodos exatos têm sido considerados os mais indicados por encontrarem a solução ótima em tempos computacionais aceitáveis. Já para problemas maiores, que crescem de forma não linear em relação ao número de jobs e máquinas, soluções heurísticas têm sido mais utilizadas em função do custo computacional, ainda que não garantam encontrar a solução ótima. Os métodos heurísticos e metaheurísticos têm ganhado destaque na literatura, como é o caso do Algoritmo Genético (AG) que é baseado na teoria da evolução das espécies. Entretanto, o algoritmo genético sem a aplicação de uma técnica de busca local, que é uma busca na vizinhança de uma solução com objetivo de refiná-la, não tem apresentado resultados satisfatórios para o problema abordado. O objetivo deste trabalho é comparar diferentes representações em um método de busca local, em conjunto com o AG, para o problema de escalonamento em ambiente job shop. Para os testes deste trabalho, método de busca local foi avaliado em instâncias conhecidas na literatura. Foram comparados métodos de busca com vizinhanças definidas a partir de representações diretas e indiretas da solução no Algoritmo Genético. Os resultados mostram que o método com abordagem indireta definida a partir de representações indiretas da solução são mais efetivos para os problemas testados, comparado com a abordagem direta, especialmente em relação ao custo computacional.por
dc.description.abstractSolving the problem of production scheduling is an important task in production planning and control. This problem consists, in short, to define a sequence of realization of the production operations for each of the resources (machines) available. This is a complex problem, especially in job shop-type production environments in which each job is defined as a single set of tasks that must be processed in a predefined order and different from that of other jobs. These are the Job Shop Scheduling Problems (JSSP). For smaller problems exact methods have been considered the most indicated because they find the optimal solution in acceptable computational times. For larger problems, which grow in a non-linear way in relation to the number of jobs and machines, heuristic solutions have been more used as a function of computational cost, although they do not guarantee to find the optimal solution. The heuristic and metaheuristic methods have gained prominence in the literature, as is the case of the Genetic Algorithm (GA), which is based on the theory of evolution of the species. However, the genetic algorithm without the application of a local search technique, which is a search in the vicinity of a solution to refine it, does not present satisfactory results for the problem specifically addressed. The objective of this work is to compare different representations in a local search method, together with GA, for the scheduling problem in the job shop environment. For the tests of this work, local search method was evaluated in instances known in the literature. Search methods with defined neighborhoods from direct and indirect representations of the solution in the Genetic Algorithm were compared. The results show that methods with indirect approach defined from indirect representations of the solution are more effective for the problems tested, compared to the direct approach, especially in relation to the computational cost.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Nadir Basilio (nadirsb@uninove.br) on 2018-12-27T18:29:39Z No. of bitstreams: 1 Marcos Fernando Machado de Jesus de Santana.pdf: 1588561 bytes, checksum: a0811f14c7afac396441ab2ebf98f5be (MD5)eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2018-12-27T18:29:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Marcos Fernando Machado de Jesus de Santana.pdf: 1588561 bytes, checksum: a0811f14c7afac396441ab2ebf98f5be (MD5) Previous issue date: 2017-08-30eng
dc.formatapplication/pdf*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Nove de Julhopor
dc.publisher.departmentEngenhariapor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUNINOVEpor
dc.publisher.programPrograma de Mestrado em Engenharia de Produçãopor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectescalonamentopor
dc.subjectjob shop schedulingpor
dc.subjectmetaheurísticospor
dc.subjectalgoritmo genéticopor
dc.subjectabordagem indiretapor
dc.subjectschedulingeng
dc.subjectjob shop schedulingeng
dc.subjectmetaheuristicseng
dc.subjectgenetic algorithmeng
dc.subjectindirect approacheng
dc.subject.cnpqENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAOpor
dc.titleMétodos de busca local em problemas de escalonamento da produção em ambientes job shoppor
dc.title.alternativeMethods of local search in problems of climbing production in environments job shopeng
dc.typeDissertaçãopor
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