Implementación de un híbrido entre Grasp y Tabú search para la solución del problema de programación de la producción en un ambiente Job Shop para la minimización de la tardanza total ponderada

El presente trabajo resuelve un Job shop para la minimización de la tardanza total ponderada ya que ésta es una medida de desempeño que tiene en cuenta no solo el nivel de cumplimiento de los clientes sino la importancia de los mismos. Como método de solución se propone un algoritmo híbrido entre la metodología GRASP la cual no ha sido muy estudiada para la solución de éste problema (y es de gran ayuda para la construcción inicial de una solución), y la búsqueda tabú (con la cual se han obtenido muy buenos resultados para Job Shop) para la fase de búsqueda local del algoritmo. Los resultados obtenidos se comparan con el algoritmo de búsqueda local genética propuesto por (Essafi, Mati, - Dauzère-Pérès, 2008). Éste documento presenta inicialmente el planteamiento de problema y la justificación del mismo, seguido por una explicación del problema, la meta heurística realizada, y los antecedentes relacionados con investigación del problema y métodos de solución propuestos para éste. Posteriormente se plantean los objetivos y alcance del documento, junto con el desarrollo, análisis de resultados del mismo, y finalmente algunas recomendaciones para futuros trabajos.This paper addresses a job shop problem minimizing the total weighted tardiness as this is a performance measure that takes into account, not only the level of compliance with the customers but the importance of them. The paper proposes a hybrid solution method algorithm between the GRASP methodology which has not been studied for the solution of this problem (and it is helpful for the initial construction of a solution), and Tabu search (which have obtained very good results for Job Shop) for the local search phase of the algorithm. The results obtained are compared with the local search algorithm proposed by genetic (Essafi Mati, - DauzèrePeres, 2008). This paper first presents the problem approach and its justification, followed by an explanation of the problem, metaheuristics used, relating literature to research the problem and proposed methods of solution for this. Then the objectives and scope of the document, along with the development, analysis of results, and finally some recommendations for future work are suggested.Ingeniero (a) IndustrialPregrad

Meta-heurísticas para resolução de alguns problemas de planejamento e controle da produção

Este estudo aborda a resolução de três diferentes problemas, amplamente encontrados no real contexto de planejamento e controle da produção. Inicialmente, é proposta uma meta-heurística GRASP para solucionar um problema de balanceamento de linhas de montagem (SALBP-2). O método proposto apresentou resultados competitivos em relação à literatura, também focando numa simplicidade de operação para ser aplicada em casos reais. Na sequência, utilizou-se o mesmo método para solucionar o problema Job Shop Scheduling (JSP). O GRASP desenvolvido para o JSP também apresentou bons resultados, com baixo desvio relativo médio em relação às melhores soluções conhecidas da literatura. Em seguida, abordou-se uma extensão do JSP, o problema Job Shop Scheduling Flexível (FJSP). O JSP limita-se ao sequenciamento de operações em máquinas fixas, enquanto que no FJSP a atribuição de uma operação não é pré-fixada e pode assim ser processada num conjunto de máquinas alternativas. Portanto, o FJSP não se restringe ao sequenciamento, estendendo-se na atribuição de operações para as máquinas adequadas (roteamento). O FJSP é, portanto, mais complexo do que o JSP, pois considera a determinação da atribuição da máquina para cada operação. Para solucionar o FJSP, propôs-se quatro meta-heurísticas: GRASP, Simulated Annealing (SA), Iterated Local Search (ILS) e Clustering Search (CS). O SA apresentou resultados inferiores, porém, ao incorporá-lo numa versão híbrida do ILS, que o utiliza como busca local, os resultados melhoraram, principalmente em instâncias mais complexas. Considerando a característica híbrida do CS, utilizou-se também o SA, nesse caso como meta-heurística geradora de soluções. Essa abordagem também apresentou resultados superiores ao SA. Tanto o ILS quanto o CS geraram resultados com valores iguais ou próximos àqueles das melhores soluções conhecidas para um extenso conjunto de instâncias para o FJSP, assim como também proveram alguns novos melhores valores conhecidos