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Title: O uso de técnicas de busca em vizinhança de grande porte para o problema de programação de máquinas paralelas.
Other Titles: The use of very large-scale neighbourhood search techniques for the parallel machine scheduling problem.
Authors: Ferreira, Eduardo de Oliveira
Silva, Gustavo Peixoto
Keywords: Programação dinâmica
Dynamic programming
Issue Date: 2019
Citation: FERREIRA, E. de O.; SILVA, G. P. O uso de técnicas de busca em vizinhança de grande porte para o problema de programação de máquinas paralelas. GEPROS.Gestão da Produção, Operações e Sistemas, v. 14, n. 5, p. 48-66, 2019. Disponível em: <https://revista.feb.unesp.br/index.php/gepros/article/view/2370>. Acesso em: 25 ago. 2021.
Abstract: Este trabalho trata do problema de sequenciamento de tarefas em máquinas paralelas e uniformes (parallel machines total weighted tardiness problem). O objetivo é sequenciar as tarefas tal que cada tarefa seja realizada em uma máquina, cada máquina realize uma tarefa por vez e seja minimizada a soma dos atrasos ponderados. O problema é resolvido em duas etapas: o particionamento das tarefas entre as máquinas e o sequenciamento das tarefas nas máquinas. A contribuição deste trabalho consiste em resolver as duas etapas com diferentes heurísticas de busca de grande porte e comparar suas eficiências. A técnica Very Large-scale Neighborhood Search, que utiliza um grafo de melhoria com cancelamento de ciclos negativos, é empregada para realizar o particionamento das tarefas. Um algoritmo de Programação Dinâmica, conhecido como Dynasearch, que também é uma técnica de busca em vizinhança de grande porte, realiza o sequenciamento das tarefas em cada máquina. Ambas as buscas são combinadas na metaheurística ILS. As duas versões do ILS são comparadas, resolvendo problemas benchmark da literatura.
metadata.dc.description.abstracten: This study addresses the parallel machine’s total weighted tardiness problem. The goal is to sequence a set of tasks on a set of machines so that each task is performed by a single machine; each machine executes a single task at a time while minimizing the total weighted tardiness. There are two fundamental questions to be addressed: the partitioning of tasks between machines and the task’s sequence on each machine. The contribution from this work is to solve both steps through very large-scale neighborhood search heuristics. The largescale neighborhood search technique, which employs improvement graphs with negative cycle cancelling, is adopted to perform the partitioning of tasks. A Dynamic Programming algorithm, called Dynasearch, performs task sequencing on each machine. Both search heuristics are combined in an ILS metaheuristic and the results are compared by solving benchmarking problems from the literature.
URI: http://www.repositorio.ufop.br/jspui/handle/123456789/14457
metadata.dc.identifier.doi: https://doi.org/10.15675/gepros.v14i5.2370
ISSN: 1984-2430
metadata.dc.rights.license: This is an open access article under the CC BY-NC-ND license (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/). Fonte: o PDF do artigo.
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