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Título: Desenvolvimento de uma metaheurística para minimização do atraso total em problemas de flow shop com solução não permutacional
Autor(es): Pena, Debora Corrêa
Orientador(es): Lima, Rafael Henrique Palma
Palavras-chave: Controle de produção
Algorítmos
Heurística
Production control
Algorithms
Heuristic
Data do documento: 27-Nov-2018
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Londrina
Referência: PENA, Debora Corrêa. Desenvolvimento de uma metaheurística para minimização do atraso total em problemas de flow shop com solução não permutacional. 2018. 71 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Londrina, 2018.
Resumo: O sequenciamento da produção é fundamental para otimizar a utilização dos recursos de um processo produtivo. Seu papel é central na coordenação do planejamento de produção, determinando a designação de tarefas às máquinas visando o atendimento ao cliente, sejam estes internos ou externos, em tempo hábil de entrega. Uma das possíveis configurações de sistemas produtivos é por meio de arranjos sendo destes o flow shop. Neste tipo de layout ou arranjo os jobs passam pela mesma série de máquinas, não necessariamente em todas, mas sempre seguindo o mesmo fluxo sem que tenham que voltar um passo para que sua finalização seja concluída. Por se tratar de um problema computacionalmente complexo, a literatura especializada tem utilizado metaheurísticas para encontrar boas soluções. Este trabalho descreve a implementação de um algoritmo baseado na metaheurísticas Iterated Local Search (ILS) para minimização do atraso total em problemas de flow shop com solução não permutacional ou non-permutation flow shop (NPFS). Considerando que a literatura atual não apresenta instâncias nos modelos necessários para os testes da metaheurística, foram desenvolvidas instâncias aleatórias para sua aplicação. As instâncias foram criadas e posteriormente processadas em três ILS cada um com um tipo de perturbação diferente visando abranger o maior universo de possibilidades possíveis para os resultados do problema.
Abstract: The scheduling of production is fundamental to optimize the utilization of the resources of a productive process. Coordination of production planning, determining the assignment of tasks to the machines for customer service in a timely delivery. One of the possible configurations of productive systems is through arrangements being these the Flow Shop. In this type of layout or arrangement the jobs pass through the same series of machines, not necessarily in all but always following the same flow without having to go back one step so that their completion is completed. Because it is a computationally complex problem, specialized literature has used metaheuristics to find good solutions. This work describes the implementation of an algorithm based on Iterated Local Search (ILS) metaheuristics to minimize the total delay in flow shop problems with non-permutational solution (NPFS). Considering that the current literature doesn’t present instances in the models necessary for the metaheuristic tests, random instances were developed for its application. Instances were created and later processed into three ILSs each with a different type of perturbation aiming to find the best best result for the type of problem.
URI: http://repositorio.roca.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/10533
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