Estudo da influência da estimativa inicial na qualidade da solução no algoritmo genético binário em problemas de sequenciamento da produção em ambiente job shop

Valmir Ferreira da Cruz, Fábio Henrique Pereira

Resumo


A proposta deste trabalho é avaliar a influência da estimativa inicial, usada na geração de populações de soluções pelo Algoritmo Genético em problemas de sequenciamento, em relação à qualidade e à viabilidade das soluções. O problema de sequenciamento da produção consiste em encontrar a sequência da execução das tarefas no parque de máquinas que otimize, por exemplo, a utilização de recursos e o tempo total de processamento (makespan). É comum tratar problemas desta natureza com o uso de técnicas metaheuristicas de otimização como Algoritmo Genético principalmente em função da sua complexidade computacional. Neste trabalho foram realizados experimentos com os um conjunto de instâncias da literatura, variando a regra de sequenciamento utilizada na geração das soluções iniciais. Foram testadas regras usuais da literatura e identificada uma regra híbrida que gera um menor número de soluções não factíveis e um número maior de instâncias que atingiram o makespan ótimo.


Palavras-chave


: Sequenciamento da produção. Job Shop. Algoritmo genético. Estimativa inicial.

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DOI: https://doi.org/10.5585/exactaep.v15n4.6225

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Exacta – Engenharia de Produção

e-ISSN: 1983-9308
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