Um estudo do problema de flow shop permutacional, uma proposta de solução através da metaheurística colônia de formigas

Abstract

Resumo: Este trabalho estuda o problema de flow shop permutacional, com sequência dependente dos tempos de setup. Descreve-se este problema em um modelo de programação linear. Este modelo é testado com o otimizador CPLEX, em um conjunto de problemas gerado aleatoriamente. Propõe-se um algoritmo, baseado na metaheurística colônia de formigas, com considerações a respeito dos tempos de setup nas regras de transição. Verifica-se a eficiência deste algoritmo, em relação à qualidade das soluções obtidas e, ao tempo de resolução fazendo-se comparações com os resultados obtidos com o modelo, no otimizador. A inicialização das trilhas de feromônios da metaheurística é feita a partir de soluções iniciais. As soluções iniciais são geradas com base em alguns métodos já propostos na literatura, com adicional de considerações a respeito dos tempos de setup. Testa-se a influência da consideração destes tempos de setup na qualidade destas soluções iniciais. Verificou-se que o modelo, resolvido com o otimizador CPLEX, utiliza um tempo computacional maior que o algoritmo colônia de formigas e, teve dificuldade em resolver instâncias de problemas maiores com a limitação de tempo em 3 horas. O algoritmo baseado na otimização colônia de formigas encontrou boas soluções em um tempo computacional pequeno. Palavras-chave: Flow shop Permutacional. Sequência dependente dos tempos de setup. Metaheurística colônia de formigas.

Abstract: This paper studies the problem of permutation flowshop, with sequence- dependent setup times. Describes this problem in a linear programming model. This model is tested with CPLEX optimizer, in a set of randomly generated problems. Proposed an algorithm based on ant colony metaheuristic, with considerations about the setup times in the transitional rules. There is the e_ciency of this algorithm on the quality of the solutions and the time resolution, by making comparisons with the results obtained with the model in the optimizer. In metaheuristic, the initialization of the pheromone trails is made from initial solutions. The initial solutions are generated based on some methods that have been proposed in the literature, with additional considerations regarding the setup times. Was tested the influence the consideration setup times in quality the initial solutions. It was found that the model solved with CPLEX optimizer uses more computational time that the ant colony algorithm, and they have di_culty in solving the major problems with the time limit in 3 hours. The algorithm based on ant colony optimization found good solutions in a short computational time. Key-words: Permutation flowshop. Sequence-dependent setup times. Ant colony metaheuristic.