O presente trabalho abordou um problema de programação de embarcações que realizam o lançamento de dutos ou linhas de produção e a interligação destes à infra-estrutura submarina, em uma operação de exploração de petróleo offshore. As tarefas são realizadas por embarcações PLVs (pipe layer vessels), e possuem como atributos: duração, em dias; lista de embarcações compatíveis; instante de liberação; penalidade relacionada ao atraso na execução da tarefa. Este problema é uma variação da classe de problemas de programação de máquinas paralelas não-relacionadas, em que o objetivo é minimizar o atraso ponderado total. Este trabalho empregou como métodos de solução a meta-heurística GRASP com path relinking. Esta técnica foi implementada utilizando os recursos de processamento multi-threading, de forma a explorar múltiplas trajetórias simultaneamente. Testes foram feitos para comprovar o desempenho das heurísticas propostas, comparando-as com limitantes fornecidos pelo método geração de colunas.

This work addressed a fleet scheduling problem present in the offshore oil industry. Among the special purpose services one will find the pipe layer activities and its connection to the subsea infrastructure, accomplished by the Pipe Layer Vessels (PLV). The jobs are characterized by a release date, which reflects the expected arrival date of the necessary material at the port. There are compatibility constraints between job and vessel, so that some vessels may not be able to perform a certain job; the duration of the jobs can be differentiated by vessel and if a job is finished after its due date, a penalty is incurred. This is a variation of the unrelated parallel machine problem with total weighted tardiness objective function. This research employed a metaheuristic GRASP with Path Relinking, which have proved to be competitive and an effective solution strategy. This method was implemented in a multi-threading scheme allowing multiple paths to be explored simultaneously. Computational experiments were conducted, comparing solutions with bounds provided by linear column generation.