A general Framework for Utilizing Metaheuristic Optimization for Sustainable Unrelated Parallel Machine Scheduling: A concise overview

Sustainable development has emerged as a global priority, and industries are increasingly striving to align their operations with sustainable practices. Parallel machine scheduling (PMS) is a critical aspect of production planning that directly impacts resource utilization and operational efficiency. In this paper, we investigate the application of metaheuristic optimization algorithms to address the unrelated parallel machine scheduling problem (UPMSP) through the lens of sustainable development goals (SDGs). The primary objective of this study is to explore how metaheuristic optimization algorithms can contribute to achieving sustainable development goals in the context of UPMSP. We examine a range of metaheuristic algorithms, including genetic algorithms, particle swarm optimization, ant colony optimization, and more, and assess their effectiveness in optimizing the scheduling problem. The algorithms are evaluated based on their ability to improve resource utilization, minimize energy consumption, reduce environmental impact, and promote socially responsible production practices. To conduct a comprehensive analysis, we consider UPMSP instances that incorporate sustainability-related constraints and objectives

Aplicação do Particle Swarm Optimization a um problema de escalonamento de máquinas paralelas não relacionadas com tempos de setup dependentes da sequência

Dissertação de mestrado em Engenharia de SistemasEsta dissertação aborda um problema de escalonamento de máquinas paralelas não relacionadas com tempos de setup dependentes da sequência e o objetivo é minimizar o makespan de um conjunto de trabalhos. Para tal, é implementado o algoritmo Particle Swarm Optimization, que é usado para resolver um problema da literatura, dividido em pequenos e grandes problemas, consoante o número de trabalhos que são utilizados. O desempenho deste algoritmo foi avaliado através de uma análise comparativa das suas soluções com as soluções obtidas usando o Ant Colony Optimization, o Simulated Annealing e o Genetic Algorithm. Na implementação do algoritmo em estudo foi utilizado a toolbox particleswarm do software MATLAB, que tenta otimizar utilizando o algoritmo Particle Swarm Optimization. Os resultados da implementação mostram que para pequenos problemas o Particle Swarm consegue superar o Genetic Algorithm em algumas instâncias, sendo que os outros três algoritmos apresentam valores de makespan inferiores. Para grandes problemas, é clara a superioridade do Particle Swarm em relação ao Genetic Algorithm, no entanto, relativamente aos restantes algoritmos o mesmo não acontece. Existe também a tendência crescente da variação percentual entre os algoritmos à medida que o número de máquinas aumenta para o mesmo número de trabalhos.This dissertation addresses the unrelated parallel machine scheduling problem with sequence-dependent setup times and the objective is to minimize the makespan of a set of jobs. It is implemented the Particle Swarm Optimization, used to solve a problem from the literature, divided into small and large problems, depending on the number of jobs that are used. Particle Swarm performance is evaluated through a comparative analysis between its solutions and the solutions obtained using Ant Colony Optimization, Simulated Annealing and Genetic Algorithm. For implementing the algorithm under study, the particle swarm toolbox from the MATLAB software was used, which tries to optimize using the Particle Swarm Optimization. The results of the implementation show that for small problems the Particle Swarm can overcome the Genetic Algorithm in some instances, with the other three algorithms having lower makespan values. For large problems, the Particle Swarm superiority over Genetic Algorithm is clear, however, in relation to the other algorithms the same does not happen. There is also as increasing trend in the percentage variation between the algorithms as the number of machines increases for the same number of jobs

Greedy randomized adaptive evolutionary path relinking aplicado a problemas de máquinas paralelas não relacionadas com recursos renováveis

Orientador: Prof. Dr. José Eduardo Pécora JuniorCoorientador: Prof. Dr. Maurício Guilherme de Carvalho ResendeDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em Engenharia. Defesa : Curitiba, 30/07/2020Inclui referências: p. 89-94Área de concentração: Programação MatemáticaResumo: Esta dissertação aborda o problema de máquinas paralelas não relacionadas, com restrição de recursos renováveis (UPMR), para minimizar o makespan. Para este problema é proposto um Greedy Randomized Adaptive Evolutionary Path-Relinking (GRAEPR) e uma abordagem híbrida com um modelo de programação por restrição (CP). Os resultados apresentam soluções competitivas com as presentes na literatura, estabelecendo alguns novos Lower e Upper Bounds. Além disso, é apresentada uma extensão para este problema. É introduzido o problema de máquinas paralelas não relacionadas, com setup dependente e restrição de recursos renováveis (UPMSR). Para este problema é apresentado um modelo de programação inteira mista (MILP), um modelo de programação por restrição e uma uma adaptação da abordagem de Fleszar e Hindi (2018). Além disso, são modificadas as abordagens do Greedy Randomized Adaptive Evolutionary Path-Relinking e híbrida desenvolvidas para o UPMR. Um conjunto de instâncias é gerada para UPMSR e os resultados evidenciam o potencial existente na abordagem GRAEPR. Palavras-chaves: Máquinas paralelas não relacionadas. Restrição de recursos Renováveis. Programação linear inteira mista. Programação por restrição. Path-relinking.Abstract: This thesis addresses the problem of unrelated parallel machines, with restriction of renewable resources (UPMR), to minimize the makespan. For this problem, a Greedy Randomized Adaptive Evolutionary Path-Relinking (GRAEPR) and a hybrid approach with a constraint programming (CP) model is proposed. The results show competitive solutions with those found in the literature, establishing some new values for Lower and Upper Bounds. In addition, an extension is presented for this problem. We introduce the problem of unrelated parallel machines, with dependent setup and restriction of renewable resources (UPMSR). For this problem, we present a mixed integer linear programming (MILP) model, a contraint programming (CP) model, and an adaptation of the approach of Fleszar and Hindi (2018). We also modify the Greedy Randomized Adaptive Evolutionary Path-Relinking and the hybrid approach developed for the UPMR. A set of instances is generated for UPMSR and the results show the potential that exists in the GRAEPR approach. Key-words: Unrelated parallel machines. Renewable resource constraint. Mixed-integer linear programming. Constraint programming. Path-relinkin