Grupo: Leandro Lopes Marcelo Henrique Dias

Apresentação em tema: "Grupo: Leandro Lopes Marcelo Henrique Dias"— Transcrição da apresentação:

1 Grupo: Leandro Lopes Marcelo Henrique Dias
Flow Shop Scheduling Grupo: Leandro Lopes Marcelo Henrique Dias

2 Tópicos Descrição do problema Modelagem Implementação (!)

3 Descrição do problema Há um conjunto de n jobs e m máquina cada job possui um certo número de operações Ex: JOB 1 M1(2) M2(2) M3(4) JOB 2 M1(3) M2(1) M3(1) JOB 3 M2(3) M3(2)

4 Diminuir o makespan, ou seja, a duração total da programação
Descrição do problema Objetivo: Diminuir o makespan, ou seja, a duração total da programação

5 Modelagem Para representar as operações dos jobs, utilizamos a seguinte estrutura: JOB M1 M2 M3 SOMA 1 2 4 8 3 5 7

6 Modelagem Para representar as alocações dos jobs, temos a estrutura: 1
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 M1 M2 M3

7 Modelagem Será necessária uma matriz para auxiliar nas alocações dos jobs: JOB Última Máquina Última Posição 1 2 3 1 2

8 Modelagem Construção da solução inicial: Método guloso
Aloca sempre a operação do job com a maior soma de tempos JOB M1 M2 M3 SOMA 1 2 4 8 3 5 7

9 Modelagem Características: Não há possibilidade de inviabilidades
Sobreposição Alocação de operações em ordem não permitida 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 M1 M2 M3

10 Modelagem Função objetivo: Como não há inviabilidade
A função objetivo será apenas o tempo total da duração da programação. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 M1 M2 M3

11 Modelagem Movimentos: Apenas são aceitos movimentos na máquina 1 1 2 3
4 5 6 7 8 9 10 11 12 M1 M2 M3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 M1 M2 M3

12 Modelagem Heurística: Busca Tabu Vizinhança:
Para cada job, movimentar a operação da máquina 1 em todas as possíveis posições da própria maquina 1

13 Modelagem Vizinhança: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 M1 M2 M3 1 2 3 4 5 6

14 Modelagem Vizinhança: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 M1 M2 M3 1 2 3 4 5 6

15 Modelagem Vizinhança: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 M1 M2 M3 1 2 3 4 5 6

16 Modelagem Vizinhança: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 M1 M2 M3 1 2 3 4 5 6

17 Modelagem Vizinhança: Para cada vizinho de um job x encontrado,
construir a solução e encontrar a Fo-job. Guardar então o movimento na estrutura a seguir vizinhos_job Pi Pf Fo

18 Modelagem Vizinhança: Quando toda vizinhança com aquele job x estiver
completa, encontrar na estrutura vizinho_job o movimento com melhor Fo Gravar então o movimento na matriz de melhores vizinhos gerais vizinho_geral Pi Pf Fo

19 Modelagem Vizinhança: Com a matriz vizinho_geral completa, encontrar
O melhor movimento, observando a Fo. Se o mesmo for melhor que o Fo_star, Fo_star  Fo;

20 X Modelagem Vizinhança: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 M1 M2 M3 1 2 3 4 5

21 Utilizamos um matriz para guardar os movimentos proibidos
Modelagem Lista Tabu: Utilizamos um matriz para guardar os movimentos proibidos JOB Pi (Posição Inicial) 2 5 .

22 Implementação ?