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Título: A SIMPLE AND EFFECTIVE HYBRID GENETIC SEARCH FOR THE JOB SEQUENCING AND TOOL SWITCHING PROBLEM
Autor: JORDANA ZERPINI MECLER
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  THIBAUT VICTOR GASTON VIDAL - ADVISOR
ANAND SUBRAMANIAN - CO-ADVISOR

Nº do Conteudo: 49103
Catalogação:  19/08/2020 Idioma(s):  ENGLISH - UNITED STATES
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=49103@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=49103@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.49103

Resumo:
The job sequencing and tool switching problem (SSP) has been extensively studied in the field of operations research, due to its practical relevance and methodological interest. Given a machine that can load a limited amount of tools simultaneously and a number of jobs that require a subset of the available tools, the SSP seeks a job sequence that minimizes the number of tool switches in the machine. To solve this problem, we propose a simple and efficient hybrid genetic search based on a generic solution representation, a tailored decoding operator, efficient local searches and diversity management techniques. To guide the search, we introduce a secondary objective designed to break ties. These techniques allow to explore structurally different solutions and escape local optima. As shown in our computational experiments on classical benchmark instances, our algorithm significantly outperforms all previous approaches while remaining simple to apprehend and easy to implement. We finally report results on a new set of larger instances to stimulate future research and comparative analyses.

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