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Título: FORMULAÇÃO BUCKET-INDEXED: UMA NOVA ABORDAGEM PARA RESOLVER O PROBLEMA DE PROGRAMAÇÃO DE MÁQUINAS PARALELAS
Autor: LUANA MESQUITA CARRILHO
Colaborador(es): SILVIO HAMACHER - Orientador
TIAGO COUTINHO CARNEIRO DE ANDRADE - Coorientador
Catalogação: 20/DEZ/2019 Língua(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
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Referência(s): [pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=46469&idi=1
[en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=46469&idi=2
DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.46469
Resumo:
A programação de máquinas é um processo de tomada de decisão que desempenha um importante papel na maioria das indústrias de manufatura e serviços. Esta dissertação aborda o problema de programação de máquinas paralelas idênticas sem preempção, considerando características da programação de data de liberação e data limite para execução do início das tarefas, restrição de precedência entre pares de tarefas, elegibilidade e disponibilidade de máquinas. Para resolver este problema, uma formulação de programação linear inteira mista é proposta. O novo modelo, chamado de bucket-indexed (BI), particiona o horizonte de planejamento em períodos de tempos de mesmo tamanho (buckets). O tamanho dos buckets é um par âmetro que varia de acordo com a instância e influencia o porte do modelo, podendo assumir valores entre 1 e o menor tempo de processamento das tarefas. Quanto maior o tamanho do bucket, menor é o número de buckets criados e, consequentemente, menor o porte do modelo. A formulação proposta é testada em instâncias reais referentes ao problema de programação de sondas para construção de poços de petróleo de uma indústria brasileira de óleo e gás. A fim de avaliar os resultados obtidos pela formulação BI, a formulação clássica time-indexed (TI) foi também implementada para comparação dos tempos computacionais e qualidade da solução. Os resultados da formulação proposta apontam um melhor desempenho nas instâncias testadas, reduzindo o tempo computacional em todos os casos e resolvendo instâncias de grande porte não resolvidas pela formulação TI.
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