Heurística evolutiva para a minimização do atraso total em ambiente de produção Flow Shop com buffer zero
Este trabalho aborda o problema de programação de tarefas, a partir de um caso específico, conhecido como Flow Shop com buffer zero. O problema consiste em programar n tarefas em m máquinas no ambiente Flow Shop permutacional. Com o aumento do nível de exigência dos clientes, pesquisas que busca...
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Universidade de São Paulo
2015
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ndltd-IBICT-oai-teses.usp.br-tde-15062015-1007352019-01-22T00:10:54Z Heurística evolutiva para a minimização do atraso total em ambiente de produção Flow Shop com buffer zero Evolutionary heuristic for total tardiness minimization in Flow Shop environment with no Buffer Adriano Seiko Komesu Marcelo Seido Nagano Walther Azzolini Júnior Juliana Keiko Sagawa Buffer zero Flow Shop Métodos heurísticos evolutivos Programação da produção Buffer zero Evolutionary heuristic methods Flow Shop Production scheduling Este trabalho aborda o problema de programação de tarefas, a partir de um caso específico, conhecido como Flow Shop com buffer zero. O problema consiste em programar n tarefas em m máquinas no ambiente Flow Shop permutacional. Com o aumento do nível de exigência dos clientes, pesquisas que buscam o atendimento das datas de entrega têm se tornado de extrema importância em ambientes de manufatura. Este trabalho analisa o problema de minimização do atraso total no ambiente Flow Shop onde não existe a possibilidade de armazenagem das tarefas entre estágios de produção sucessivos (buffer zero), tendo como consequência o bloqueio de máquinas. A Heurística Evolutiva Clustering Search foi proposta e analisada para a obtenção de soluções de altíssima qualidade para o problema. Finalmente, uma extensa experimentação computacional foi realizada. Quando comparado com o melhor método reportado na literatura, o método proposto apresentou qualidade superior. This work deals with the Flow Shop scheduling problem. The objective is scheduling n jobs on m machines in the Permutation Flow Shop environment. With the increasing customer demand level, researches that aims the attendance of due dates have become extremely important in manufacturing process. This work studies the total tardiness minimization problem in the flow shop environment where there is no buffer storage between machines, resulting in the machine block. The Heuristic Evolutionary Clustering Search was proposed and analyzed to obtain high quality solutions to the problem. Finally, an extensive computational experiment was performed. When compared to the best method reported in the literature, the proposed method showed high quality. 2015-04-10 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/masterThesis http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18156/tde-15062015-100735/ por info:eu-repo/semantics/openAccess Universidade de São Paulo Engenharia de Produção USP BR reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP instname:Universidade de São Paulo instacron:USP |
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Flow Shop Métodos heurísticos evolutivos Programação da produção Buffer zero Evolutionary heuristic methods Flow Shop Production scheduling Adriano Seiko Komesu Heurística evolutiva para a minimização do atraso total em ambiente de produção Flow Shop com buffer zero |
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Este trabalho aborda o problema de programação de tarefas, a partir de um caso específico, conhecido como Flow Shop com buffer zero. O problema consiste em programar n tarefas em m máquinas no ambiente Flow Shop permutacional. Com o aumento do nível de exigência dos clientes, pesquisas que buscam o atendimento das datas de entrega têm se tornado de extrema importância em ambientes de manufatura. Este trabalho analisa o problema de minimização do atraso total no ambiente Flow Shop onde não existe a possibilidade de armazenagem das tarefas entre estágios de produção sucessivos (buffer zero), tendo como consequência o bloqueio de máquinas. A Heurística Evolutiva Clustering Search foi proposta e analisada para a obtenção de soluções de altíssima qualidade para o problema. Finalmente, uma extensa experimentação computacional foi realizada. Quando comparado com o melhor método reportado na literatura, o método proposto apresentou qualidade superior.
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This work deals with the Flow Shop scheduling problem. The objective is scheduling n jobs on m machines in the Permutation Flow Shop environment. With the increasing customer demand level, researches that aims the attendance of due dates have become extremely important in manufacturing process. This work studies the total tardiness minimization problem in the flow shop environment where there is no buffer storage between machines, resulting in the machine block. The Heuristic Evolutionary Clustering Search was proposed and analyzed to obtain high quality solutions to the problem. Finally, an extensive computational experiment was performed. When compared to the best method reported in the literature, the proposed method showed high quality.
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Marcelo Seido Nagano |
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