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Dissertação

Dynamic Scheduling using Artiﬁcial Bee Colony Algorithm EVALUATED

Detalhes: Uma revolução industrial está a acontecer e fábricas inteligentes que usam a Indústria 4.0 baseadas em sistemas colaborativos representam o futuro da rede industrial. A indústria 4.0 é baseada na flexibilidade, visibilidade de fábrica e tomadas de decisão optimizidas. Consequentemente, o escalonamento em ambientes dinâmicos tem um papel importante. Através do correcto processamento, são criadas soluções que se adaptam a perturbações e eventos dinâmicos, implicando poupança nos custos e recursos e um aumento da eficiência. Inicialmente, uma técnica de agendamento usando o Algoritmo de Colónia de Abelhas Artificiais foi implementada em ambientes estáticos, combinando diferentes populações iniciais e métodos de produção de novas fontes de comida, incluindo uma técnica de mover operações e um método de procura local aumentando a vizinhança de procura que, como resultado, aumenta a qualidade da solução. O algoritmo foi validado e a performance testada num problema de Produção Flexível. O trabalho é focado em desenvolver ferramentas para processar a informação da fábrica através do desenvolvimento de boas soluções quando encontrando perturbações e eventos dinâmicos. São considerados três eventos em tempo real: o cancelamento de tarefas, o cancelamento de operações e a chegada de novas tarefas. Foram estudados dois cenários, para cada um dos eventos, na primeira situação é minimizada a disrupção entre o escalonamento e o reescalonamento. Por sua vez, a segunda situação gera um completo novo escalonamento. Resumindo, foram desenvolvidas seis heurísticas e as suas performances foram testadas. Finalmente, a principal tarefa do trabalho foi a criação de conjunto de dados para testes dinâmicos.
Keywords: Ambiente dinâmico, Chegada Novas Tarefas, Cancelamento Operações, Cancelamento Tarefas, Rescalonamento para Produção Flexível

Discussão: março 20, 2019, 14:0