Metaheurísticas para redução do makespan em um problema de sequenciamento de tarefas em duas máquinas paralelas e idênticas com restrição de recursos.

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorGomes Júnior, Aloísio de Castro-
Autor(es): dc.contributorGomes Júnior, Aloísio de Castro-
Autor(es): dc.contributorGomes, Helton Cristiano Oliveira e-
Autor(es): dc.contributorMartins, Alexandre Xavier-
Autor(es): dc.contributorReis, Allexandre Fortes da Silva-
Autor(es): dc.creatorCorrea, Luciano Alves-
Data de aceite: dc.date.accessioned2026-08-11T11:23:50Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2026-08-11T11:23:50Z-
Data de envio: dc.date.issued2025-10-19-
Data de envio: dc.date.issued2024-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/20979-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1187848-
Descrição: dc.descriptionPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. Departamento de Engenharia de Produção, Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto.-
Descrição: dc.descriptionEsta dissertação aborda o Problema de Sequenciamento de Tarefas em Máquinas Paralelas e Idênticas com Restrições de Recursos (PSTMPIRR), com foco na minimização do tempo total de processamento (makespan). O problema é inspirado em processos da indústria microeletrônica, onde moldes exclusivos limitam a execução simultânea de tarefas em máquinas idênticas. Foram desenvolvidas e aplicadas duas metaheurísticas – o algoritmo GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure) e Algoritmos Genéticos – para encontrar soluções aproximadas eficientes. As heurísticas propostas foram testadas em instâncias disponíveis na literatura e analisadas quanto à eficácia e eficiência, utilizando métricas como gap em relação ao limite inferior calculado, tempo de execução e desvio padrão. Os resultados demonstram que os métodos implementados apresentam desempenho competitivo e contribuem para o avanço das técnicas de resolução do PSTMPIRR.-
Descrição: dc.descriptionThis dissertation addresses the Identical Parallel Machines Scheduling Problem with Resource Constraints (IPMSPRC), focusing on minimizing the total processing time (makespan). The problem is motivated by microelectronics industry processes, where exclusive molds limit the simultaneous execution of tasks on identical machines. Two metaheuristics were developed and applied – the Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) and Genetic Algorithms – to find efficient approximate solutions. The proposed heuristics were tested on benchmark instances from the literature and evaluated based on metrics such as gap in relation to the calculated lower bound, execution time, and standard deviation. The results demonstrate that the implemented methods achieve competitive performance and contribute to advancing solution techniques for IPMSPRC.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsaberto-
Direitos: dc.rightsAttribution-NoDerivs 3.0 United States-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/us/-
Direitos: dc.rightsAutorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 25/09/2025 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite a adaptação.-
Palavras-chave: dc.subjectGestão de processo - problema de sequenciamento de tarefas-
Palavras-chave: dc.subjectMáquinas - máquinas paralelas e idênticas-
Palavras-chave: dc.subjectAdministração - recursos-
Palavras-chave: dc.subjectMetaheurísticas-
Palavras-chave: dc.subjectProdução enxuta - makespan-
Título: dc.titleMetaheurísticas para redução do makespan em um problema de sequenciamento de tarefas em duas máquinas paralelas e idênticas com restrição de recursos.-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - UFOP

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