Algorithms for solving the job rotation problem with heterogeneous workers

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorMoreira, Mayron César de Oliveira-
Autor(es): dc.contributorCastellucci, Pedro Belin-
Autor(es): dc.contributorDias, Vinicius Vitor dos Santos-
Autor(es): dc.contributorParreira Junior, Paulo Afonso-
Autor(es): dc.creatorLopes, Caio de Oliveira-
Data de aceite: dc.date.accessioned2026-02-09T12:55:57Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2026-02-09T12:55:57Z-
Data de envio: dc.date.issued2025-09-22-
Data de envio: dc.date.issued2025-07-16-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://repositorio.ufla.br/handle/1/60315-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1171158-
Descrição: dc.descriptionThis study addresses the problem of assembly line balancing and worker assignment in job rotation scenarios (JRALWABP). The problem considers workers with heterogeneous task execution capabilities. The objective is to maximize the number of distinct tasks performed by each worker and to minimize the average cycle time across all periods, subject to task precedence constraints. Initially, we evaluated two exact mixed-integer programming formulations (Models M1 and M2), considering the average cycle time as a constraint. Although these formulations were useful as a reference, they proved infeasible for larger instances, highlighting the need for robust heuristics. In this context, we developed a strategy called HAJR2, which enhances the existing hybrid algorithm (HAJR1) through an iterative process that interleaves heuristics such as GRASP, Tabu Search, and a Genetic Algorithm, along with the introduction of the Pattern Injection Local Search (PILS) heuristic. The parameters of both the Tabu Search and Genetic Algorithm were tuned using Irace, and their execution was based on the same experimental setup, ensuring fair comparisons. Experiments on four instance families demonstrated that HAJR2 outperforms HAJR1 by increasing the average variety of tasks assigned without affecting the cycle time, and it proves more resilient in instances with a high task/worker incompatibility rate. This work refines the state of the art in heterogeneous worker job rotation scheduling and offers a practical, extensible foundation for real-world applications in assembly lines.-
Descrição: dc.descriptionConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq-
Descrição: dc.descriptionEste estudo aborda o problema de balanceamento de linhas de produção e designação de trabalhadores em linhas de montagem com rotação de tarefas (JRALWABP). O problema em questão considera trabalhadores com heterogeneidade na execução de tarefas. O objetivo consiste em maximizar o número de tarefas distintas executadas pelos trabalhadores e minimizar o tempo de ciclo médio em relação a todos os períodos, sujeito às precedências de tarefas. Inicialmente, avaliamos duas formulações exatas de programação inteira mista (Modelos M1 e M2), considerando o tempo médio de ciclo como restrição. Embora essas formulações fossem úteis como referência, mostraram-se inviáveis para instâncias maiores, aumentando a necessidade de heurísticas robustas. Nesse contexto, desenvolvemos a estratégia denominada HAJR2, que evolui o algoritmo híbrido existente (HAJR1) por meio de um processo iterativo intercalando heurísticas como GRASP, Busca Tabu e um algoritmo genético, além da introdução da heurística Pattern Injection Local Search (PILS). Os parâmetros da Busca Tabu e do algoritmo genético foram calibrados com Irace e a execução de ambos foi feita em mesma base, assegurando comparações justas. Os experimentos em quatro famílias de instâncias mostraram que HAJR2 supera HAJR1, aumentando a variedade média de tarefas atribuídas sem afetar o tempo de ciclo, e se mostra mais resistente em instâncias com alta taxa de incompatibilidade tarefa/trabalhador. Este trabalho refina o estado da arte na programação de rotação de trabalhadores heterogêneos, oferecendo uma base prática e extensível para aplicações reais em linhas de montagem.-
Descrição: dc.descriptionTecnológico-
Descrição: dc.descriptionTecnologia e produção-
Descrição: dc.descriptionODS 9: Indústria, inovação e infraestrutura-
Descrição: dc.descriptionODS 17: Parcerias e meios de implementação-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Federal de Lavras-
Publicador: dc.publisherPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação-
Publicador: dc.publisherUFLA-
Publicador: dc.publisherbrasil-
Publicador: dc.publisherInstituto de Ciências Exatas e Tecnológicas – ICET-
Direitos: dc.rightsAttribution 3.0 Brazil-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/-
Palavras-chave: dc.subjectRotação de tarefas-
Palavras-chave: dc.subjectBalanceamento de linha de produção-
Palavras-chave: dc.subjectTrabalhadores heterogêneos-
Palavras-chave: dc.subjectHeurísticas-
Palavras-chave: dc.subjectProgramação inteira mista-
Palavras-chave: dc.subjectJob rotation-
Palavras-chave: dc.subjectAssembly line balancing-
Palavras-chave: dc.subjectHeterogeneous workers-
Palavras-chave: dc.subjectHeuristics-
Palavras-chave: dc.subjectMixed-integer programming-
Palavras-chave: dc.subjectCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO-
Título: dc.titleAlgorithms for solving the job rotation problem with heterogeneous workers-
Tipo de arquivo: dc.typedissertação-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA)

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