8 Referências Bibliográficas



Documentos relacionados
XLVI Pesquisa Operacional na Gestão da Segurança Pública

Heurística Evolutiva para a Redução do Estoque em Processamento em Sistemas de Produção Flow Shop Permutacional

REDUÇÃO DO ESTOQUE EM PROCESSAMENTO EM SISTEMAS DE PRODUÇÃO FLOW SHOP PERMUTACIONAL

2 Problemas de Escalonamento

PROGRAMAÇÃO DA PRODUÇÃO EM PROCESSOS BATELADAS UTILIZANDO PLANILHAS ELETRÔNICAS

INCERTEZAS EM ALGORITMOS DE PROGRAMAÇÃO DE OPERAÇÕES

UM MÉTODO HEURÍSTICO APLICADO AO PROBLEMA DE PROGRAMAÇÃO DE SONDAS DE PRODUÇÃO. Miguel Angel Fernández Pérez

Unidade de Matemática e Tecnologia, Universidade Federal de Goiás Regional Catalão

PLANO DE ENSINO. ATIVIDADE SEG TER QUA QUI SEX Aulas Atendimento Preparação de aula

PROGRAMAÇÃO DA PRODUÇÃO FLOW SHOP PERMUTACIONAL COM MINIMIZAÇÃO DO TEMPO MÉDIO DE FLUXO

Sistemas de Produção em Fluxo

METAHEURÍSTICA HÍBRIDA ALGORITMO GENÉTICO-CLUSTERING SEARCH PARA A OTIMIZAÇÃO EM SISTEMAS DE PRODUÇÃO FLOW SHOP PERMUTACIONAL

UM MÉTODO HEURÍSTICO INTEGRADO AO SIMULATED ANNEALING PARA A PROGRAMAÇÃO DE TAREFAS EM UMA MÁQUINA

Fatores de Impacto para alguns Periódicos Base JCR-2003 /ISI 1

Soluções de alto desempenho para a programação da produção flow shop

Programação da produção em sistema no-wait flow shop com minimização do tempo total de fluxo

4 Métodos Existentes. 4.1 Algoritmo Genético

CADERNOS DO IME Série Estatística

PROBLEMA DE PROGRAMAÇÃO EM SISTEMAS FLOWSHOP PERMUTACIONAL: UMA CONTRIBUIÇÃO BIBLIOMÉTRICA

REDUÇÃO DO ESTOQUE EM PROCESSAMENTO EM SISTEMAS DE PRODUÇÃO FLOW SHOP

Me. Thays Josyane Perassoli Boiko TIDE, Engenharia de Produção Agroindustrial, Fecilcam,

NOVAS REGRAS DE SEQUENCIAMENTO PARA PROGRAMAÇÃO DE FLOW SHOP COM DATAS DE LIBERAÇÃO E TEMPOS DE SETUP

ALGORITMO GENÉTICO BI-OBJETIVO APLICADO AO PROBLEMA DE ESCALONAMENTO DE TAREFAS FLOW SHOP

ANÁLISE DO GERENCIAMENTO DE RESÍDUOS SÓLIDOS URBANOS COM FOCO NO ROTEAMENTO DE VEÍCULOS, NO ZONEAMENTO E NA LOCALIZAÇÃO DE FACILIDADES

ESTÁGIOS DOMINANTES FLEXÍVEIS EM SISTEMAS DE PRODUÇÃO FLOW SHOP HÍBRIDOS

PROGRAMAÇÃO DE TAREFAS BASEADA EM CURVAS DE APRENDIZADO PARA LINHAS DE PRODUÇÃO CUSTOMIZADAS

Algoritmo busca tabu para a minimização do tempo de processamento e atrasos de entrega em sistemas de produção flowshop permutacional

UM ALGORITMO GENÉTICO COM PATH RELINKING PARA UM PROBLEMA DE LOCALIZAÇÃO DE FACILIDADES BI-OBJETIVO

Minimização da duração total da programação em sistemas de produção flowshop, sem interrupção de execução e tarefas

DISCIPLINA: Métodos Heurísticos

TIMES ASSÍNCRONOS PARA FLOW SHOP COM BUFFERS

BUFFA, E. S.; SARIN, R. K. Modern Production / Operations Management. John Wiley and Sons, 1987.

PROGRAMAÇÃO DA PRODUÇÃO EM SISTEMAS FLOWSHOP UTILIZANDO UM MÉTODO HEURÍSTICO HÍBRIDO ALGORITMO GENÉTICO-BUSCA TABU

Abordagem Variable Neighborhood Search para o Problema de Seqüenciamento com Máquinas Paralelas e Tempos de

FLOWSHOPS PARALELOS COM PROCESSADORES NÃO-RELACIONADOS

Um algoritmo híbrido entre Evolução Diferencial e Nelder-Mead inteiro para problemas de otimização

SOLUÇÃO DO RESOURCE-CONSTRAINED PROJECT SCHEDULING PROBLEM MEDIANTE HEURÍSTICAS DE PROGRAMAÇÃO BASEADAS EM REGRAS DE PRIORIDADE

DESENVOLVIMENTO DE UM SISTEMA DE ROTEIRIZAÇÃO DINÂMICA DE VEÍCULOS APLICADO AO SERVIÇO DE TRANSPORTE DE CADEIRANTES

FLOW SHOP HÍBRIDO COM ESTÁGIO DOMINANTE: UMA ANÁLISE DA LITERATURA

UM ALGORITMO BASEADO EM ITERATED GREEDY PARA MINIMIZAÇÃO DO MAKESPAN NO PROBLEMA DE SEQUENCIAMENTO FLOWSHOP HÍBRIDO E FLEXÍVEL

Sequenciamento da Produção em uma Linha de Usinagem Industrial utilizando a Metaheurística Simulated Annealing

João André Pinto Soares CURRICULUM VITAE

MÉTODOS HEURÍSTICOS PARA MINIMIZAÇÃO DO NÚMERO DE TAREFAS ATRASADAS EM FLOW SHOP PERMUTACIONAL

Apoio à Decisão Gerencial na Alocação de Recursos Humanos em Projetos de Software Ahilton Silva Barreto

MSGVNS: UM ALGORITMO HEURÍSTICO PARA O PROBLEMA DE GERENCIAMENTO DE ESCALA OPERACIONAL DE CONTROLADORES DE TRÁFEGO AÉREO

ESTUDO DA INFLUÊNCIA DA PROGRAMAÇÃO DO PRIMEIRO ESTÁGIO EM SISTEMAS FLOW SHOP

PROGRAMAÇÃO DA PRODUÇÃO EM SISTEMAS COM MÁQUINAS PARALELAS COM TEMPOS DE SETUP SEPARADOS DOS TEMPOS DE PROCESSAMENTO

Problema de alocação de salas de aulas: uma abordagem via algoritmos genéticos

OTIMIZAÇÃO DO TEMPO DE ESPERA DAS EMBARCAÇÕES NO PORTO DE IMBETIBA PETROBRÁS

Unidade de Matemática e Tecnologia, Universidade Federal de Goiás Regional Catalão

ANÁLISE DE DESEMPENHO DE REGRAS DE PRIORIDADE PARA PROGRAMAÇÃO EM SISTEMAS FLOW SHOP HÍBRIDO E TEMPOS DE SETUP DEPENDENTES DA SEQUÊNCIA

8 Referências Bibliográficas

ANÁLISE COMPARATIVA DO DESEMPENHO DE REGRAS DE PRIORIDADE EM SISTEMAS FLEXIBLE FLOW LINE

HEURÍSTICAS CONSTRUTIVAS PARA A MINIMIZAÇÃO DO ATRASO TOTAL NO AMBIENTE JOB SHOP FLEXÍVEL

UMA ABORDAGEM MULTIAGENTE PARA A SOLUÇÃO DE PROBLEMAS DO TIPO JOBSHOP

UM ITERATED LOCAL SEARCH PARA A MINIMIZAÇÃO DO MAKESPAN EM SISTEMAS DE PRODUÇÃO FLOWSHOP COM EXECUÇÃO CONTÍNUA DAS TAREFAS

UMA HEURÍSTICA GRASP PARA O PROBLEMA ESTENDIDO DE SEQUENCIAMENTO DE CARROS

Introdução. Palavras-chave: Design Virtual, Vestuário, Encaixe de Modelagens.

Avaliação de métodos heurísticos em sistemas de produção no-wait flow shop

METAHEURÍSTICA HÍBRIDA ALGORITMO GENÉTICO-CLUSTERING SEARCH PARA A REDUÇÃO DO ESTOQUE EM PROCESSAMENTO EM SISTEMAS DE PRODUÇÃO FLOW SHOP PERMUTACIONAL

Amilcar Soares Junior Curriculum Vitae

Resolução de Problemas via Busca

Proposta de Planejamento em Etapas para Redes Secundárias de Telecomunicações

Otimização de layout de fábrica usando uma metaheurística de busca tabu

5 Referências Bibliográficas

Computação Evolucionária

ANÁLISE DE DESEMPENHO DE REGRAS DE PRIORIDADE PARA PROGRAMAÇÃO EM FLOW SHOP COM MÚLTIPLAS MÁQUINAS E TEMPOS DE SETUP INDEPENDENTES DA SEQÜÊNCIA

MINIMIZAÇÃO DE TROCA DE FERRAMENTAS NUMA MÁQUINA CNC: APLICAÇÃO DE UMA HEURÍSTICA GULOSA A UM CASO REAL

AUTOMAÇÃO E OTIMIZAÇÃO DO ESCALONAMENTO DE ENFERMEIROS

SEQUENCIAMENTO DA PRODUÇÃO EM MÁQUINAS PARALELAS IDÊNTICAS: UMA CONTRIBUIÇÃO BIBLIOMÉTRICA

Projeto de Pesquisa. Uma Agenda de Pesquisa para a Engenharia de Software Baseada em Buscas Heurísticas

UM NOVO LIMITANTE INFERIOR PARA O PROBLEMA DE MINIMIZAÇÃO DE TROCAS DE FERRAMENTAS

UM MODELO DE PROGRAMAÇÃO INTEIRA MISTA PARA A PROGRAMAÇÃO DA PRODUÇÃO EM FLOWSHOP HÍBRIDO COM BUFFERS LIMITADOS

COLISÃO DE PARTÍCULAS SIMILAR PARA O PROBLEMA DE ESCALONAMENTO DA PRODUÇÃO EM OFICINA DE MÁQUINAS

Computação Evolutiva no treinamento de Redes Neurais

Método Dialético de Otimização usando o Princípio da Máxima Entropia

UM MODELO PARA A PROGRAMAÇÃO HEURÍSTICA DE PROJETOS DE CONSTRUÇÃO CONSIDERANDO O VALOR DO DINHEIRO NO TEMPO

UM ESTUDO SOBRE FORMULAÇÕES DE PROGRAMAÇÃO INTEIRA MISTA PARA O PROBLEMA DE JOB SHOP FLEXÍVEL

IN-1131 Computação Evolucionária. Aluizio Fausto Ribeiro Araújo Universidade Federal de Pernambuco Centro de Informática

UMA HEURÍSTICA GRASP PARA O PROBLEMA DE PROGRAMAÇÃO FLOWSHOP MULTICRITÉRIO

Classificação: Determinístico

Rua Almino Afonso, 478, CEP , Mossoró, RN, Brasil.

METAHEURÍSTICA HÍBRIDA APLICADA AO PROBLEMA DE JOB SHOP

PROBLEMA DE BALANCEAMENTO E DESIGNAÇÃO DE TRABALHADORES EM LINHA DE PRODUÇÃO: UMA ABORDAGEM VIA O MÉTODO HÍBRIDO BUSCA POR AGRUPAMENTOS (CS)

Um Modelo Baseado na Busca Tabu Aplicado ao Problema do Escalonamento do Job-shop com Setup e Data de Entrega

de tempo chamado janela de tempo. A solução para este problema consiste, primeiro, em encontrar

Meta-heurísticas para Problemas de Otimização Combinatória

ALGORITMO GENÉTICO COM BUSCA LOCAL APLICADO AO PROBLEMA DE JUST-IN-TIME JOB-SHOP SCHEDULING

METODOLOGIA PARA UTILIZAÇÃO DE ALGORITMOS GENÉTICOS EM MODELOS DE SIMULAÇÃO COMPUTACIONAL EM AMBIENTES DE MANUFATURA

SEQUENCIAMENTO DA PRODUÇÃO EM JOB-SHOPS COM O AUXÍLIO DE GRIDS COMPUTACIONAIS

SOBRE O PROBLEMA DE MINIMIZAÇÃO DE TROCAS DE FERRAMENTAS: UM CASO ESPECIAL

SEQUENCIAMENTO DE TAREFAS EM MÁQUINA DE MANUFATURA FLEXÍVEL PARA REDUZIR CUSTOS COM HORAS EXTRAS E ATRASOS DE ENTREGAS

CURSO DE MESTRADO EM Construções Metálicas

Consulta por Classificação / Área Avaliação

TÉCNICAS INTELIGENTES APLICADAS A SISTEMAS ELÉTRICOS DE POTÊNCIA

8 Bibliografia. ACEAUME, E. et al. On The Formal Specification of Group Membership Services. INRIA, 1995, 15 p. Relatório Técnico TR

Manual de Docência para a disciplina de Algoritmia e Programação 2005/2006 Engenharia Informática, 1º ano José Manuel Torres

EVOLUÇÃO DIFERENCIAL: CARACTERÍSTICAS DOS MÉTODOS DE SOLUÇÃO PARA A PROGRAMAÇÃO DA PRODUÇÃO EM AMBIENTES FLOW SHOP PERMUTACIONAL

XLVII SIMPÓSIO BRASILEIRO DE PESQUISA OPERACIONAL

DEFINIÇÃO DE PARÂMETROS NA UTILIZAÇÃO DE METAHEURÍSTICAS PARA A PROGRAMAÇÃO DE HORÁRIOS ESCOLARES

Transcrição:

100 8 Referências Bibliográficas BAGCHI, T, P. Multiobjective scheduling by genetic algorithms. Boston: Kluwer, 1999. BRANDIMARTE, P. Routing and scheduling in a flexible job shop by taboo search. Annals of Operations Research, v. 41, p. 157-183, 1993. BRUKER, P.; SCHLIE, R. Job-shop scheduling with multi-purpose machine. Computing, v. 45, p. 369-375, 1990. BUZZO, R. W.; MOCCELLIN, J. V. Programação da produção em sistemas flow shop utilizando um método heurístico híbrido algoritmo genético-simulated annealing. Gestão & Produção, v. 7, p. 364-377, 2000. CASTRO, R. E. Otimização de estruturas com multi-objetivos via algoritmos. Tese de Doutorado em Ciências em Engenharia Civil. Universidade Federal do Rio de Janeiro. Rio de Janeiro, 2001. CHANG, P. C.; HSIEH, J. C.; LIN, S. G. The development of gradual priority weighting approach for the multi-objective flowshop scheduling problem. International Journal of Production Economics, v. 79, p. 171-183, 2002. DAUZERE-PERES, S.; PAULLI, J. An integrated approach for modeling and solving the general multiprocessor job-shop scheduling problem using tabu search. Annals of Operations Research, v. 70, p. 281-306, 1997. DEB, K. Multi-objective optimization using evolutionary algorithms. New York: Wiley, 2001.

101 EBERHART, R.; KENNEDY, J. A new optimizer using particle swarm theory. In: Proceedings of the sixth international symposium on micro machine and human science, p. 39-43, 1995. ECK, M. Advanced Planning and Scheduling: Is logistics everything? A research on the use (fullness) of advanced planning and scheduling systems. Technique report, Vrije University, Amsterdam, Holland, 2003. FLIEGE, J.; DRUMMOND, L. M. G.; SVAITER, B. Newton s method for multiobjective optimization. Optimization Online, 2008. GAREY, M. R.; JOHNSON, D. S.; SETHI, R. The complexity of flowshop and jobshop scheduling. Mathematics of Operations Research, v. 1, p. 117-129, 1976. GAO, J.; SUN, L.; GEN, M. A hybrid genetic and variable neighborhood descent algorithm for flexible job shop scheduling problems. Computers and Operations Research, v. 35, p. 2892-2907, 2008. GEN, M.; CHENG, R.; LIN, L. Network models and optimization: Multiobjective genetic algorithm approach. London: Springer, 2008. GEN, M.; LIN, L.; ZHANG, H. Evolutionary techniques for optimization problems in integrated manufacturing system: State-of-the-art-survey. Computers & Industrial Engineering, v. 56, p. 779-808, 2009. GLOVER, F. Tabu Search Part I. Orsa Journal on Computing, v. 1, n. 3, p. 190-206, 1989. HO, J. Flowshop sequencing with mean flowtime objective. European Journal of Operational Research, v. 81, p. 571-578, 1993.

102 HURINK, E.; JURISCH, B.; THOLE, M. Tabu search for the job shop scheduling problem with multi-purpose machines. Operations Research Spektrum, v. 15, p. 205-215, 1994. KACEM, I.; HAMMADI, S.; BORNE, P. Approach by localization and multiobjective evolutionary optimization for flexible job-shop scheduling. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C, v. 32, n. 1, p. 1-13, 2002a. KACEM, I.; HAMMADI, S.; BORNE, P. Pareto-optimality approach for flexible job-shop scheduling problems: Hybridization of evolutionary algorithms and fuzzy logic. Mathematics and Computers in Simulation, v. 60, p. 245-276, 2002b. KAMIRI, N.; ZANDIEH, M.; KARAMOOZ, H.R. Bi-objective group scheduling in hybrid flexible flowshop: A multi-phase approach. Expert Systems with Applications, v. 37, p. 4024-4032, 2010. KIRKPATRICK, S; GELATT, C. D.; VECCHI, M. P. Optimization by simulated annealing. Science, v. 220, p. 671-680, 1983. KOLISCH, R. Integration of assembly and fabrication for make-to-order production. International Journal of Production Economics, v. 68, p. 287-306, 2000. KOLISCH, R.; HESS, K. Efficient methods for scheduling make-to-order assemblies under resource, assembly area and part availability constraints. International Journal of Production Research, v. 38, p. 207-228, 2000. KONAK, A.; COIT, D.; SMITH, A. Multi-objective optimization using genetic algorithms: a tutorial. Reliability Engineering & System Safety, v. 91, p. 992-1007, 2006.

103 LEE, Y. H.; YEONG, C. S.; MOON, C. Advanced planning and scheduling with outsourcing in manufacturing supply chain. Computers & Industrial engineering, v. 43, p. 351-374, 2002. LIU, D.; YAN, P.; YU, J. Development of a multiobjective GA for advanced planning and scheduling problem. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, v. 42, p. 974-992, 2009. LIU, H.; ABRAHAM, A.; HASSANIEN, A. E. Scheduling jobs on computational grids using a fuzzy particle swarm optimization algorithm. Future Generation Computer Systems, v. 26, p. 1336-1343, 2010. MASTROLILLI, M.; GAMBARDELLA, L. M. Effective neighborhood functions for the flexible job shop problem. Journal of Scheduling, v. 3, n. 1, p. 3-20, 2002. MOON, C.; KIM, J.; HUR, S. Integrated process planning and scheduling with minimizing total tardiness in multi-plants supply chain. Computers & Industrial Engineering, v. 43, p. 331-349, 2002a. MOON, C.; LEE, M.; SEO, Y.; LEE, Y. H. Integrated machine tool selection and operation sequencing with capacity and precedence constraints using genetic algorithm. Computers & Industrial Engineering, v. 43, p. 605-621, 2002b. MOON, C.; LEE, Y.; GEN, M. Evolutionary Algorithm for Process Plan Selection with Multiple Objectives. Journal of Industrial Engineering and Management Systems, v. 3, n. 2, p. 116-122, 2004a. MOON, C.; KIM, J.; GEN, M. Advanced planning and scheduling based on precedence and resource constraint for e-plant chains. International Journal of Production Research, v. 42, n. 15, p. 2941-2955, 2004b.

104 MOON, C.; SEO, Y. Evolutionary algorithm for advanced process planning and scheduling in a multi-plant. Computers & Industrial Engineering, v. 48, p. 311-325, 2005a. MOON, C.; SEO, Y. Advanced planning for minimizing makespan with load balancing in multi-plant chain. International Journal of Production Research, v. 43, n. 20, p. 4381-4396, 2005b. MOON, C.; SEO, Y.; YUN, Y.; GEN, M. Adaptive genetic algorithm for advanced planning in manufacturing supply chain. Journal of Intelligent Manufacturing, v. 17, p. 509-522, 2006. MOSLEHI, M.; MAHNAM, M. A Pareto approach to multi-objective flexible job-shop scheduling problem using particle swarm optimization and local search. Int. J. Production Economics, v. 129, p. 14-22, 2011. MURATA, T.; ISHIBUCHI, H; TANAKA, H. Multi-objective genetic algorithm and its applications to flowshop scheduling. Computers Ind. Eng., v. 30, n. 4, p. 957-968, 1996. NAWAZ, M.; ENSCORE, JR., E.; HAM, I. A heuristic algorithm for the m- machine, n-job flow-shop sequencing problem. The International Journal of Management Science, v. 11, n. 1, p. 91-95, 1983. PASUPATHY, T.; RAJENDRAN, C.; SURESH, R. K. A multi-objective genetic algorithm for scheduling in flow shops to minimize the makespan and total flow time of jobs. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, v. 27, p. 804-815, 2006. PINEDO, M. Scheduling theory algorithms and system. 3ª Edição. New York: Prentice Hall, 2008. PONNAMBALAM, S. G.; JAGANNATHAN, H.; KATARIA, M.;

105 GADICHERLA, A. A TSP-GA multi-objective algorithm for flow-shop scheduling. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, v. 23, p. 909-915, 2004. PREUSS, M.; NAUJOKS, B.; RUDOLPH, G. Pareto Set and EMOA Behavior for Simple Multimodal Multiobjective Functions. Lecture Notes in Computer Science, v. 4193, p. 513-522, 2006. REEVES, C. R. A genetic algorithm for flowshop sequencing. Computers & Operations Research, v. 22, p. 5-13, 1995. SHI, Y.; EBERHART, R. Empirical study of particle swarm optimization. In: Proceedings of congress on evolutionary computation, p. 1945-1950, 1999. SILVA, D. Algoritmos Genéticos e o Problema de Corte Multiobjetivo. Dissertação de Mestrado em Matemática Aplicada. Universidade Estadual de Campinas. Campinas, 2009. TAILLARD, E. Some efficient heuristic methods for the flow shop sequencing problem. European Journal of Operational Research, v. 47, p. 65-74, 1990. TAILLARD, E. Benchmarks for basic scheduling problems. European Journal of Operational Research, v. 64, p. 278-285, 1993. TAN, W. Integration of process planning and scheduling - a review. Journal of Intelligent Manufacturing, v. 11, n. 1, p. 51-63, 2000. TAN, W. A Linearized polynomial mixed integer programming model for the integration of process planning and scheduling. Journal of Intelligent Manufacturing, v. 15, n. 5, p. 593-605, 2004.

106 THONEY, K. A.; HODGSON, T. J.; KING, R. E.; TANER, M. R. Satisfying duedates in large multi-factory supply chains. IIE Transactions, v. 34, p. 803-811, 2002. VAN LAARHOVEN, P. J. M.; AARTS, E. H. L.; LENSTRA, J. K. Job shop scheduling by simulated annealing. Operations Research, v. 40, p. 113-125, 1992. VERCELLIS, C. Multi-plant production planning in capacitated self-configuring two-stage serial systems. European Journal of Operational Research, v. 119, p. 451-460, 1999. WIDMER, M.; HERTZ, A. A new heuristic method for the flow shop sequencing problem. European Journal of Operational Research, v. 41, p. 186-193, 1989. XIA, W.; WU, Z. An effective hybrid optimization approach for muti-objective flexible job-shop scheduling problem. Computers & Industrial Engineering, v. 48, p. 409-425, 2005. YAN, P.; LIU, D.; YUAN, D.; YU, J. Genetic Algorithm with Local Search for Advanced Planning and Scheduling. Third International Conference on Natural Computation, v. 3, p. 781-785, 2007. YANG, J.; TANG, W. Preference-based Adaptive Genetic Algorithm for Multiobjective Advanced Planning and Scheduling Problem. IEEE International Conference on, p. 1935-1940, 2009. ZHANG, H.; GEN, M. Multistage-based genetic algorithm for flexible job-shop scheduling problem. Journal of Complexity International, v. 11, p. 223-232, 2005.

107 ZHANG, H.; GEN, M. Effective Genetic Approach for Optimizing Advanced and Scheduling in Flexible Manufacturing System. Proc. of GECCO2006, p. 1841-1848, 2006a. ZHANG, H.; GEN, M.; SEO, Y. An effective coding approach for multiobjective integrated resource selection and operation sequences problem. Journal of intelligent manufacturing, v. 17, p. 385-397, 2006b. ZHANG, G.; SHAO, X.; LI, P.; GAO, L. An effective hybrid particle swarm optimization algorithm for multi-objective flexible job-shop scheduling problem. Computers and Industrial Engineering, v. 56, n. 4, p. 1309-1318, 2009.

108 9 Anexos ANEXO A Geração da seqüência de operações nos ambientes fjsp, irs/os e APS Procedimento: Seqüenciamento de operações Input: (),,,, ; Output: ; Início, ; para =1 até faça se ( = ) então ( ) ; fim para; enquanto ( ) faça ( ) ( ); ( ) ; ( ) ; para =1 até faça se ( ( ) ) então ( ) ; se ( = ) então ( ) ; fim se; fim para; fim enquanto; Fim Aqui, () é o conjunto de todas as operações; ( ) é a -ésima operação; é o número de operações; é o conjunto de operações precedentes de ( ); é o conjunto de operações sucessoras de ( ); é o conjunto temporal de

109 operações disponíveis para acrescentar no seqüenciamento e é a seqüência de operações gerada ao final do procedimento. O procedimento começa com o conjunto de operações sem precedentes. Enquanto ( ) ao parâmetro será atribuído o índice da operação ( ) com menor ( ) que é a operação com maior prioridade. A operação ( ) será anexado na seqüência. O conjunto será atualizado excluindo a operação ( ) e acrescentando as novas operações sem precedentes. ANEXO B Alocação de máquinas nos ambientes fjsp, irs/os e APS Procedimento: Alocação de máquinas Input: ; Output: ; Início ; para =1 até faça Escolher ao acaso uma máquina ( ); ; fim para; Fim Aqui, j é a -ésima operação da seqüência de operações; é o número de operações; ( ) é o conjunto de máquinas disponíveis que podem processar a operação e é a alocação de máquinas resultante ao final do procedimento. O procedimento atribui para cada operação uma máquina escolhida ao acaso dentro do conjunto ( ).