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Mémoire de Maîtrise
DOI
https://doi.org/10.11606/D.18.2012.tde-15012013-101434
Document
Auteur
Nom complet
Augusto Almeida da Silva
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 2012
Directeur
Jury
Nagano, Marcelo Seido (Président)
Azzolini Júnior, Walther
Oliveira, Marcio Mattos Borges de
Titre en portugais
Heurística evolutiva para problemas de programação em no-wait flowshop com tempos de setup
Mots-clés en portugais
Evolutionary clustering search
Makespan
No-wait flowshop
Setup dependente
Setup independente
Total flowtime
Resumé en portugais
Este trabalho aborda o problema de no-wait flowshop em um ambiente com custos de setup apartados dos tempos de processamento, são investigados os casos de setups dependentes e independentes da seqüência para makespan e total flowtime. Diversas aplicações práticas podem ser modeladas sob estas suposições, dentre elas destacamos a indústria química e alimentícia. É proposta uma metaheurística evolutiva baseada em algoritmo genético e clustering search e seus resultados são comparados com os métodos de Brown et al (2004), França et al (2006) e Ruiz e Allahverdi (2007) através dos bancos de dados de Ruiz e Stützle (2008) e Ruiz e Allahverdi (2007). Os métodos são avaliados segundo o percentual de sucesso e desvio relativo médio. Os resultados obtidos demonstram a superioridade do método proposto para problemas de grande porte.
Titre en anglais
Evolutionary heuristic for programming problems in no-wait flowshop with setup times
Mots-clés en anglais
Dependent setup
Evolutionary clustering search
Independent setup
Makespan
No-wait flowshop
Total flowtime
Resumé en anglais
This work intends to research the no-wait flowshop scheduling problem with setup times separated from the processing costs; the both cases where the sequence is dependent and independent are targeted for makespan and total flowtime. There are numerous practical situations that can be modeled under these assumptions, such as, chemical industry, food processing, etc. A hybrid metaheuristic method based on a genetic algorithm and clustering search is proposed and its results are compared to the methods of Brown et al (2004), França et al (2006) e Ruiz e Allahverdi (2007) using the data base from Ruiz e Stützle (2008) and Ruiz e Allahverdi (2007). The methods are evaluated as regarding the success rate and average relative deviation. The results show that the proposed method delivers better solutions for problems with higher complexity.
 
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Date de Publication
2015-09-21
 
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