Estudo de meta-heuristicas populacionais para a programação de maquinas paralelas com tempos de preparação dependentes da sequencia e datas de entrega

Autor(es)

Renata Mazzini

• Tipo de documento: Tese de Doutorado
• Imprenta: Campinas, SP.
• Instituição: Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação
• Data de defesa: 1998-10-16

Membros da banca

Vinícius Amaral Armentano

• Orientador: Vinícius Amaral Armentano

Resumo

Neste trabalho estuda-se a aplicação de meta-heurísticas populacionais em problemas de programação da produção. O problema abordado consiste da minimização do atraso total na programação de tarefas em máquinas paralelas idênticas onde se consideram tempos de preparação de máquina dependentes da seqüência de processamento e datas de entregas distintas. São apresentadas duas implementações de Algoritmos Genéticos e quatro implementações de Busca por Espalhamento. Testes computacionais extensos foram realizados com essas implementações sobre um conjunto de problemas gerados aleatoriamente. Os resultados obtidos possibilitaram a realização de análises comparativas do desempenho e do comportamento das versões implementadas dessas duas meta-heurísticas quando aplicadas ao problema de programação da produção estudado (AU)

• Processo FAPESP: 96/08864-7 - Estudo de meta-heurísticas populacionais no problema de programação da produção em máquinas paralelas
• Beneficiário: Renata Mazzini
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado