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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.creator | Santos, Haroldo Gambini | - |
Autor(es): dc.creator | Toffolo, Túlio Ângelo Machado | - |
Autor(es): dc.creator | Silva, Cristiano Luís Turbino de França e | - |
Autor(es): dc.creator | Berghe, Greet Vanden | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T15:05:14Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T15:05:14Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2017-02-01 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2017-02-01 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2016 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/7171 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/itor.12316/epdf | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://doi.org/10.1111/itor.12316 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1002182 | - |
Descrição: dc.description | This work addresses the unrelated parallel machine scheduling problem with sequence-dependent setup times,in which a set of jobs must be scheduled for execution by one of the several available machines. Each jobhas a machine-dependent processing time. Furthermore, given multiple jobs, there are additional setup times,which vary based on the sequence and machine employed. The objective is to minimiz e the schedule’s com-pletion time (makespan). The problem is NP-hard and of significant practical relevance. The present paperinvestigates the performance of four different stochastic local search (SLS) methods designed for solvingthe particular scheduling problem: simulated annealing, iterated local search, late acceptance hill-climbing,and step counting hill-climbing. The analysis focuses on design questions, tuning effort, and optimizationperformance. Simple neighborhood structures are considered. All proposed SLS methods performed signifi-cantly better than two state-of-the-art hybrid heuristics, especially for larger instances. Updated best-knownsolutions were generated for 901 of the 1000 large benchmark instances considered, demonstrating that par-ticular SLS methods are simple yet powerful alternatives to current approaches for addressing the problem.Implementations of the contributed algorithms have been made available to the research community. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Direitos: dc.rights | restrito | - |
Palavras-chave: dc.subject | Heuristics | - |
Palavras-chave: dc.subject | Metaheuristics | - |
Título: dc.title | Analysis of stochastic local search methods for the unrelatedparallel machine scheduling problem. | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - UFOP |
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