Estratégias Híbridas de Machine Learning e Simulação para a Resolução de Problemas de Escalonamento

Abstract

Esta dissertação propõe uma abordagem híbrida de Machine Learning e Simulação, para a resolução de problemas de escalonamento da produção, considerando tempos de processamento estocásticos e buffers de capacidade limitada. A abordagem seguida combina modelos de Simulação com técnicas de Reinforcement Learning. De entre estas técnicas, destaca-se a NeuroEvolution que combina Redes Neuronais com Algoritmos Genéticos. Para modelar os problemas reais de escalonamento da produção, considerou-se fundamental o uso de simulação de eventos discretos. Os resultados computacionais obtidos mostram que a conjugação dos modelos de simulação e de NeuroEvolution permite obter ganhos de desempenho superiores, quando em comparação com os regras de prioridade (dispatching rules) da literatura. São ainda retiradas conclusões quanto à eficiência do método desenvolvido e à sua utilidade em contexto real