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Título: Um estudo sobre métodos heurísticos aplicados ao sequenciamento da produção em sistemas de manufatura flexíveis.
Autor(es): Silveira, Layla Miranda da
Orientador(es): Carvalho, Marco Antônio Moreira de
Membros da banca: Carvalho, Marco Antônio Moreira de
Lima, Joubert de Castro
Toffolo, Túlio Ângelo Machado
Palavras-chave: Problema do cacheiro viajante
Otimização combinatória
Pesquisa operacional
Data do documento: 2019
Referência: SILVEIRA, Layla Miranda da. Um estudo sobre métodos heurísticos aplicados ao sequenciamento da produção em sistemas de manufatura flexíveis. 2019. 57 f. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2019.
Resumo: O Problema de Minimização de Trocas de Ferramentas (SSP, do inglês Job Sequencing and Tool Switching Problem) consiste em determinar uma ordem para o processamento de tarefas em uma máquina flexível. Cada tarefa requer um subconjunto de ferramentas específico dentre todas as que estão disponíveis para utilização. A máquina flexível é capaz de armazenar as ferramentas requisitadas por uma tarefa, mas não tem capacidade suficiente para armazenar todas as ferramentas disponíveis simultaneamente. Devido a esta restrição de capacidade, pode ser necessário efetuar trocas de ferramentas entre tarefas, que exigem a paralisação da linha de produção. Desta forma, sequenciar as tarefas de forma otimizada leva a um menor número de trocas de ferramentas e consequentemente, menor tempo ocioso da linha de produção. O SSP pertence ao conjunto de problemas classificados como NP-Difícil. Neste trabalho, o SSP é modelado como Problema do Caixeiro Viajante Generalizado (GTSP, do inglês Generalized Traveling Salesman Problem). Deseja-se solucionar tal modelagem por meio dos métodos heurísticos busca local iterada e Generalized Lin-Kernighan Helsgaun. Os resultados obtidos demonstram que a modelagem é promissora, embora esteja limitada a solucionar instâncias cujos arquivos de entrada devidamente transformados tenham tamanhos compatíveis com a memória primária disponível. Esta limitação se deve à relação direta entre o número de vértices gerados e o tamanho dos arquivos de entrada gerados para os métodos heurísticos. Para as instâncias que foram devidamente solucionadas, foi possível encontrar soluções que distam percentualmente das melhores soluções conhecidas entre 0 e 10%.
Resumo em outra língua: The Job Sequencing and Tool Switching Problem (SSP) consists of finding the processing order of jobs in a flexible machine. Each job requires a specific subset of tools from the set of all available tools. The flexible machine can store all tools required to process a job, but cannot store all available tools simultaneously. Owing to this capacity constraint, it may be necessary to switch tools between the processing of a pair of consecutive jobs. In order to switch tools, the machine must be turned off, which causes idle production time. Thus, scheduling jobs in an optimized way may lead to less tool switches and a shorter idle times. The SSP belongs to the NP-Hard class of problems. This study models the SSP as a Generalized Traveling Salesman Problem. The resulting problem will be solved using the iterated local search and Generalized Lin-Kernighan Helsgaun. The results show that this modeling is viable, though it is limited to solve instances whose transformed input files have sizes compatible with the primary memory available. The limitation is due to the direct relation between the number of vertexes generated and the size of the input files created for the heuristic methods. For the instances that were properly solved, it was possible to find solutions identical to the best know solutions or at most 10% worse.
URI: http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/2311
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