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dc.contributor.authorGomes, Francisco Régis Abreu-
dc.contributor.authorSilva, José Lassance de Castro-
dc.date.accessioned2015-10-28T14:59:51Z-
dc.date.available2015-10-28T14:59:51Z-
dc.date.issued2007-
dc.identifier.citationGOMES, F. R. A. ; SILVA, J. L. C. O problema de seqüenciamento flowshop: uma abordagem evolucionária. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE PESQUISA OPERACIONAL, 39., 2007, Fortaleza. Anais... Fortaleza: SBPO, 2007.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/13845-
dc.description.abstractThe aim of this paper is to present a new method applied to solve the FlowShop Scheduling Problem (FSP), through evolucionary algorithm. The technique presented to solve FSP, based on genetic algorithms, it can also be applied the other Combinatorial Optimization Problems and it is a simple program of computer where the solutions are based on permutation. This technique was applied effectively to the FSP which is an NP-hard problem and difficult to be solved in the practice. Extensive computational experiments are reported for instances with up to 100 jobs and 20 machines and the results are compared with those obtained from the literature.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisherSimpósio Brasileiro de Pesquisa Operacionalpt_BR
dc.subjectProblema de seqüenciamentopt_BR
dc.subjectOtimização combinatóriapt_BR
dc.subjectHeurísticapt_BR
dc.titleO problema de seqüenciamento flowshop: uma abordagem evolucionáriapt_BR
dc.typeArtigo de Eventopt_BR
dc.description.abstract-ptbrNeste trabalho descrevemos uma nova metodologia aplicada na resolução do problema de Seqüenciamento flowshop (FSP), através de algoritmos evolucionários. A técnica apresentada para resolver o FSP, baseada em algoritmos genéticos, também pode ser aplicada a outros Problemas de Otimização Combinatória Permutacional. Ela é simples de programar computacionalmente devido à estrutura usada na modelagem do problema. O FSP pertence à classe dos problemas NP-difícil, que justifica o uso de técnicas refinadas aplicadas na resolução do mesmo com o intuito de encontrar boas soluções viáveis. Extensivos experimentos computacionais foram realizados e reportados para instâncias do problema com até 100 tarefas e 20 máquinas, e os resultados são comparados com aqueles encontrados na literatura.pt_BR
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