Algoritmo multiobjetivo de busca adaptativa em vizinhança de larga escala para o sequenciamento de tarefas em máquinas considerando consumo de energia elétrica

Autor(es): Cota, L. P.; Guimarães, F. G.; Oliveira, F. B. de ; Souza, M. J. F.; Miranda, G. M.
Resumo: As indústrias são responsáveis por grande parte do consumo de energia e emissão de poluentes no mundo. Com a crescente conscientização da sociedade por estes temas e o surgimento de legislações cada vez mais rígidas, as indústrias têm buscado maneiras de aperfeiçoar os seus processos industriais. Este trabalho trata o problema de sequenciamento em máquinas paralelas não relacionadas com tempos de preparação dependentes da sequência, buscando minimizar o makespan e o consumo total de energia. Esta versão do problema minimizando o consumo total de energia foi introduzida recentemente na literatura e até então foram aplicados apenas métodos exatos para a sua resolução. Neste trabalho é proposto um algoritmo heurístico adaptativo que utiliza técnicas de aprendizagem para aperfeiçoar o processo de busca. Nos experimentos computacionais são utilizadas instâncias da literatura e os resultados de um método exato. Os resultados foram examinados usando a métrica hipervolume e análise gráfica. Neste ambiente de experimentos, os resultados sugerem que o algoritmo proposto obteve uma boa convergência para a fronteira Pareto e mostrou que tem aplicabilidade prática.
Periódico: Congresso Brasileiro de Automática - CBA 2018
Ano: 2018
Volume: XXII
Páginas: p. 1-8
Ano de publicação: 2018
Disponível em: https://ssl4799.websiteseguro.com/swge5/PROCEEDINGS/PDF/CBA2018-0559.pdf