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dc.creatorGuimarães, Kairon Freitas
dc.date.accessioned2016-06-22T18:32:32Z-
dc.date.available2007-03-21
dc.date.available2016-06-22T18:32:32Z-
dc.date.issued2007-02-08
dc.identifier.citationGUIMARÃES, Kairon Freitas. Escalonamento genético FJSP com tempo de configuração dependente de seqüência. 2007. 118 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2007.por
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/12577-
dc.description.abstractA Job Shop Problem (JSP) may be considered a hard combinatorial optimization problem. Although the various problem solution methods and processors technological evolutions, scheduling problems still figure out as hard to solve problem, mainly due its combinatorial nature which characterize them as NP-Complete Problems. This work present a genetic algorithm method to solve Flexible Job Shop problem, an extension of JSP, which major aspects involves the separable sequence-dependent setup time and multi- objective optimization. There are several environments where the need of the best scheduling or sequencing of activities exists. Workflow environments frequently present this need of optimal performance for activity sequencing for each resource. In that way, this work also presents the integration of scheduling FJSP to a workflow through a process modeling architecture know as Genetic Workflow, a tool that may assist the definition or optimization of process modeling.eng
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectFJSPpor
dc.subjectTempo de configuração dependente de seqüênciapor
dc.subjectAlgoritmos genéticospor
dc.subjectWorkflowpor
dc.subjectFlexible job-shop schedulingeng
dc.subjectGenetic algorithmseng
dc.subjectSeparable sequence-dependent setup timeeng
dc.subjectWorkfloweng
dc.subjectInteligência artificialpor
dc.titleEscalonamento genético FJSP com tempo de configuração dependente de seqüênciapor
dc.typeDissertaçãopor
dc.contributor.advisor1Fernandes, Márcia Aparecida
dc.contributor.advisor1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4782141Z6por
dc.contributor.referee1Mateus, Geraldo Robson
dc.contributor.referee1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4787426A3por
dc.contributor.referee2Yamanaka, Keiji
dc.contributor.referee2Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4798494D8por
dc.creator.Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4127382Z0por
dc.description.degreenameMestre em Ciência da Computaçãopor
dc.description.resumoJob Shop Problem é considerado um difícil problema de otimização combinatória. Apesar da diversidade de métodos de solução e da evolução da tecnologia dos processadores, problemas de escalonamento ainda são considerados difíceis, devido à natureza combinatorial, o que o caracteriza como sendo um problema NP-Completo. Este trabalho apresenta uma proposta baseada em algoritmos genéticos para problemas Flexible Job Shop Problem, uma extensão de JSP, tendo como principais aspectos o tempo de configuração dependente da seqüência e otimização multi-critério. São vários os ambientes onde surgem a necessidade de realização de atividade de escalonamento ou sequenciamento. Ambientes de workflow freqüentemente apresentam a necessidade de sequenciamento das atividades a serem executadas por cada recurso. Neste sentido, este trabalho também apresenta a integração de escalonamento FJSP a workflow através de uma arquitetura para modelagem de processos denominada Workflow Genético, que serve como uma ferramenta para auxiliar na definição ou otimização de modelos de processos.por
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Ciência da Computaçãopor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.publisher.departmentCiências Exatas e da Terrapor
dc.publisher.initialsUFUpor
dc.orcid.putcode81753044-
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