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Título: BUCKET-INDEXED FORMULATION: A NEW APPROACH TO SOLVE PARALLEL MACHINE SCHEDULING PROBLEM
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): LUANA MESQUITA CARRILHO

Colaborador(es):  SILVIO HAMACHER - Orientador
TIAGO COUTINHO CARNEIRO DE ANDRADE - Coorientador
Número do Conteúdo: 46469
Catalogação:  20/12/2019 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL

Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=46469@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=46469@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.46469

Resumo:
Machine scheduling is a decision-making process that plays an important role in most manufacturing and service industries. This dissertation tackles a nonpreemptive identical parallel machine scheduling problem, considering release dates, deadlines, precedences, eligibility, and machine availability constraints. To solve this problem, a mixed-integer linear programming formulation is proposed. The new model, called bucketindexed, partitions the planning horizon in periods of equal length (buckets). The bucket size is a parameter which varies according to instances and influences the model size, assuming values between 1 and the shortest processing time of jobs. The larger the bucket size, the smaller is the number of buckets created and, consequently, the smaller the model size. The proposed formulation is tested in real instances of the rig scheduling problem for a Brazilian oil and gas industry. To evaluate the results obtained by the BI formulation, the classical time-indexed (TI) formulation was also implemented for comparison of computational times and solution quality. The results of the proposed formulation highlight a better performance in all the tested instances, reducing computational time in all cases and solving large instances unsolvable by the TI formulation.

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