Algoritmo híbrido para resolver o problema de escalonamento job shop com incertezas

Authors

  • M. B. de Carvalho UNICAMP/ Doutora
  • A. Yamakami UNICAMP/ Professor Doutor
  • T. R. Bonfim Inovação, Educação e Soluções Tecnológicas/ Doutora

DOI:

https://doi.org/10.5540/tema.2013.014.01.0043

Abstract

O problema de escalonamento do tipo Job shop é considerado NP-difícil. Em aplicações reais, o tempo de processamento de cada tarefa é muitas vezes impreciso. Por isso, neste trabalho é abordamos o problema de escalonamento Job shop com tempo de processamento fuzzy (JSSPF). O tempo de processamento de cada tarefa é modelado por números triangular fuzzy e o objetivo do problema é encontrar um escalonamento que minimize o makespan fuzzy do problema. Na abordagem proposta trabalhamos com o algoritmo memético (MA) e o algoritmo de sistema de colônia de formigas (ACS) para resolver o problema. Uma hibridização destas duas abordagens denominada MA-ACS(CC-MO) é proposta para resolver o problema fuzzy. Para comparar a eficiência da abordagem é realizada uma comparação entre três algoritmos AG-ACS, MA-ACS(MO) e MA-ACS(CC-MO), utilizando 8 problemas do OR-Library.

Author Biographies

M. B. de Carvalho, UNICAMP/ Doutora

Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, FEEC

Departamento de Telemática/ UNICAMP

Área: Automação

A. Yamakami, UNICAMP/ Professor Doutor

Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação
DT-FEEC-UNICAMP

T. R. Bonfim, Inovação, Educação e Soluções Tecnológicas/ Doutora

Doutora em Engenharia Elétrica pela UNICAMP.

 

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Published

2013-04-21

How to Cite

Carvalho, M. B. de, Yamakami, A., & Bonfim, T. R. (2013). Algoritmo híbrido para resolver o problema de escalonamento job shop com incertezas. Trends in Computational and Applied Mathematics, 14(1), 43–55. https://doi.org/10.5540/tema.2013.014.01.0043

Issue

Vol. 14 No. 1 (2013)

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