Análise de objetivos e meta-heurísticas para problemas multiobjetivo de sequenciamento da produção

• Main Author: Pereira, Ana Amélia de Souza
• Other Authors: Barbosa, Helio José Corrêa
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) 2017
• Subjects: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA; Meta-heurística; Sequenciamento da produção; Presa predador; Otimização multiobjetivo; Metaheuristics; Sequencing of the production; Predator-Prey; Multiobjective Optimization
• Online Access: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/3639

Submitted by Renata Lopes ([e-mail]) on 2017-03-10T18:30:25Z No. of bitstreams: 1 anaameliadesouzapereira.pdf: 7981340 bytes, checksum: 0446c7b651ada497c790051f8b213d35 (MD5) === Approved for entry into archive by Adriana Oliveira ([e-mail]) on 2017-03-13T19:24:03Z (GMT) No. of bitstreams: 1 anaameliadesouzapereira.pdf: 7981340 bytes, checksum: 0446c7b651ada497c790051f8b213d35 (MD5) === Made available in DSpace on 2017-03-13T19:24:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 anaameliadesouzapereira.pdf: 7981340 bytes, checksum: 0446c7b651ada497c790051f8b213d35 (MD5) Previous issue date: 2016-09-26 === O sequenciamento da produção é um processo importante de tomada de decisão usado nas indústrias a fim de alocar tarefas aos recursos. Dada a relevância desse tipo de problema, a pesquisa em programação da produção faz-se necessária. Este trabalho envolve o processo de otimização nos seguintes problemas: máquina única, máquinas paralelas idênticas, máquinas paralelas idênticas com release time, máquinas paralelas não relacionadas com setup time dependente da sequência e das máquinas, e flow shop flexível com setup time dependente da sequência e dos estágios. Além disso, múltiplos e conflitantes objetivos devem ser otimizados ao mesmo tempo na programação de produção, e a literatura vem mostrando avanço nesse sentido. O presente trabalho analisa os objetivos comumente adotados e propõe um conjunto de pares de objetivos. Análise de correlação e árvore de agregação são utilizadas aqui para indicar as possibilidades de agregação entre os objetivos conflitantes. Meta-heurísticas são comumente adotadas para resolver os problemas de escalonamento abordados neste trabalho e duas delas, o Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) e a Presa Predador (PP), são aplicados aos problemas multiobjetivo propostos a fim de estudar suas adequações aos novos casos. O NSGA-II é um dos Algoritmos Genéticos mais utilizados em problemas de escalonamento. A PP é uma abordagem evolutiva recente para problemas de programação da produção, cada predador é responsável por tratar um único objetivo. Uma generalização para a técnica PP em que os predadores consideram de forma ponderada ambos os objetivos é também proposta. Adicionalmente, a influência da adoção de busca local sobre essas técnicas é analisada. Experimentos computacionais adotando hipervolume como métrica de desempenho foram conduzidos visando avaliar as técnicas computacionais consideradas neste trabalho e suas variantes. === The sequencing of the production is an important process in decision-making and it is used in industries in order to allocate tasks to resources. Given the relevance of this kind of problem, the research in production scheduling is necessary. This study involves the process of optimization in the following problems: single machines, parallel identical machines, parallel identical machines with release time, unrelated parallel machines with setup time dependent on the sequence and on the machines, and flow shop which is flexible with setup time dependent on the sequence and stages. Moreover, multiple and conflicting objectives must be optimized at the same time in production scheduling and the literature has been showing progress in this sense. The present study analyses the commonly adopted objectives and suggests a set of objective pairs. Correlation analysis and aggregation trees are used here to indicate possibilities of aggregation among the conflicting objectives. Metaheuristics are commonly used to solve the sequencing problems addressed in this study and two of them, the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) and Predator-Prey(PP), are applied to the proposed multiobjective problems in order to study their adjustments to the new cases. The NSGA-II is one of the most used genetic algorithms in sequencing problems. The PP is a recent evolutionary approach to scheduling problems, where each Predator is responsible for dealing with just one objective. A generalization of the PP technique, in which Predators considered both objectives using weights, is also proposed. In addition, the influence of the adoption of local search on these techniques is analyzed. Computational experiments adopting the hypervolume as a performance measure were conducted aiming at evaluating the computational techniques considered in this study and their variants.