Algoritmos bio-inspirados para minimização do makespan do problema de escalonamento de produção / Bio-inspired algorithms for minimizing the makespan of the production scheduling problem

AUTOR(ES)
FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

30/09/2011

RESUMO

Este trabalho propõe novas abordagens híbridas baseadas em técnicas da computação bio-inspirada para o problema de escalonamento do tipo Job Shop. Como o problema do tipo job shop pertence a classe NP-difícil e não existe algoritmo exato capaz de solucionar todos os tipos deste problema. Normalmente é necessária a elaboração de métodos de resolução mais sofisticados para contornar essa alta complexidade. Desta forma, nesta tese propomos abordagens híbridas baseadas em algoritmo memético e algoritmo de otimização por colônia de formigas a fim de contornar essa complexidade e ser capaz de explorar eficientemente o espaço de busca obtendo resultados de alta qualidade. Os algoritmos híbridos propostos são aplicados tanto no problema de job shop com tempo de processamento preciso, como nos problemas de job shop com tempo de processamento incerto. No caso de problema com tempo de processamento incerto, os algoritmos visam encontrar um conjunto diversificado de escalonamentos com alto grau de possibilidade de serem ótimos

ASSUNTO(S)

algoritmo da formiga métodos bio-inspirados escalonamento de produção algoritmos genéticos números fuzzy ant algorithm bio-inspired methods scheduling production genetic algorithm fuzzy numbers

ACESSO AO ARTIGO

Documentos Relacionados