Uma heurística baseada em Pareto local search para um problema de sequenciamento de tarefas em ambiente flow shop com considerações ambientais

Abstract

Esta dissertação trata do problema Green permutation flow shop de m máquinas com tempos de setup dependentes da sequência (GPFSPTSDS) biobjetivo. Os dois objetivos considerados no problema, conflitantes entre si, referem-se a minimização do makespan, como indicador do nível de serviço, e a minimização do consumo total de energia, como indicador ambiental, que é função da velocidade das máquinas. Uma abordagem multiobjetivo baseada no método Two-Phase Pareto Local Search (2PPLS) é utilizada na geração do conjunto de soluções do problema. Durante a primeira fase, um conjunto inicial é gerado a partir de uma metaheurística com NEHT-RB e busca local Variable Neighborhood Descend (VND). Também foi proposto um agoritmo de economia de energia. Em seguida, as soluções presentes neste conjunto são exploradas por meio de um Pareto Local Search (PLS) adaptado. Os resultados computacionais mostram que a abordagem utilizada em duas fases é promissora para obtenção de melhores fronteiras em comparação com apenas uma fase. Os indicadores Hipervolume (H), Medida R (R), Número de soluções não dominadas (NDS) obtidas e tempo de execução, foram utilizados na avaliação dos conjuntos de soluções geradas.