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Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.3.2001.tde-21022024-092122
Documento
Autor
Nome completo
Nerone Marques de Brito Junior
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2001
Orientador
Banca examinadora
Barretto, Marcos Ribeiro Pereira (Presidente)
Miyagi, Paulo Eigi
Santoro, Miguel Cezar
Título em português
Uma aplicação do Simulated Annealing (SA) para programação de ordens no chão de fábrica
Palavras-chave em português
Algoritmos
Engenharia mecânica
Heurística
Resumo em português
Este trabalho apresenta uma proposta de solução do problema de programação de ordens através de uma analogia com os problemas de arranjo de espaço físico (problemas de "layout"). O algoritmo de resolução faz uso de uma heurística denominada LEO ("Linear move and Exchange Optimization" - Otimização por trocas lineares), baseada no algoritmo "simulated annealing" (SA). O SA é um algoritmo bastante utilizado para resolver problemas combinatórios, categoria que inclui os problemas de "scheduling" e "layout". A modelagem suporta cronogramas de produção com restrições de datas e é adaptável a problemas de uma máquina ou multi-máquina como as do tipo "flow shop" e "job shop". Os resultados alcançados indicam que o algoritmo LEO produz soluções melhores que algumas regras normalmente utilizadas como EDD e SWPT.
Título em inglês
Untitled in english
Palavras-chave em inglês
Algorithms
Heuristics
Mechanical engineering
Resumo em inglês
In this work, a proposal for solving the Scheduling Problem through an analogy to the facility layout problems (FLP) is presented. The scheduling problem is solved using an heuristic algorithm called LEO (Linear move and Exchange Optimization) algorithm. The LEO algorithm is based on Simulated Annealing (SA), an algorithm for solving hard combinatorial optimization problems, as the Scheduling Problem and the FLP. This approach can support constrained schedules with due dates and other goals as well as multi-machine and single machine scheduling problems. Results for some experiments show that the LEO algoritm outperforms rules such as the EDD and SWPT rules.
 
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Data de Publicação
2024-02-21
 
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