Aplicação de metaheurísticas para problemas de sequenciamento com lotes de tarefas

Abstract

Diversos processos industriais podem ser modelados através de problemas de sequenciamento. A otimização destes processos, por sua vez, é de grande interesse das indústrias já que pode acarretar em aumento da produtividade e lucratividade das mesmas. Algumas vezes, técnicas de loteamento podem ser aplicadas para melhorar a utilização dos recursos de produção, levando a ganhos em eficiência no processo produtivo. Neste trabalho, são abordados dois problemas complexos de sequenciamento da produção que envolvem considerações de formação de lotes. No primeiro, a formação de um lote é condicionada ao processamento de diversas tarefas com características semelhantes, ditas serem da mesma família. Neste caso, não há necessidade de tempos de preparação entre tarefas do mesmo lote. No outro problema, a formação de um lote está associada aos custos de entrega, sendo que lotes com muitas tarefas implicam em baixos custos de entrega. No primeiro caso é tratado o problema de sequenciamento em uma máquina com tempos de preparação dependentes da sequência das famílias das tarefas e a minimização do atraso total. No segundo, é tratado o problema de sequenciamento em uma máquina e a minimização do fluxo ponderado total mais os custos de entrega dos lotes. O objetivo desta dissertação é apresentar, discutir e tratar estes dois problemas aplicando principalmente heurísticas e comparar os resultados com aqueles disponíveis na literatura. Para o primeiro problema, foram propostas três heurísticas baseadas na metaheurística Busca Local Iterada (ILS) e para o segundo foi proposta uma heurística baseada em ILS e outra baseada na metaheurística Iterated Greedy (IG), além de um modelo de Programação Linear Inteira Mista (MILP).Many manufacturing processes can be modeled as a scheduling problem. The optimization of these processes is of great interest to the industry since it can result in higher productivity and profitability. Sometimes, batching can be applied to improve the utilization of production resources, leading to efficiency gains in the production process. In this paper, two complex scheduling problems involving con- siderations of batching are addressed. In the first, the formation of a batch is con- ditioned to processing various jobs of the same family consecutively. In this case, there is no setup time between jobs of same batch (family). In the other problem, the batch formation is associated with delivery costs, where batches with many jobs implies low costs of delivery. In the first problem is addressed the single machine scheduling problem with sequence dependent setup times and total tardiness minimization. In the second, the problem addressed is the single machine scheduling problem and minimizing of the total weighted flow time and delivery costs. The aim of this dissertation is to present, discuss and solve these two scheduling problems applying heuristics and to compare the results with those available in the literature. We proposed three heuristics based on metaheuristic Iterated Local Search (ILS) for the first problem. We also proposed a heuristic based on ILS and other based on metaheuristic Iterated Greedy (IG) and a Mixed Integer Linear Programming model (MILP) for the second problem.