Algoritmo híbrido multiobjetivo para o problema Flexible Job Shop

Local: 
Sala de defesas do PPGCO (sala 7), 1º piso, Bloco 1B, Campus Santa Mônica
Banca examinadora: 
Prof.ª Dr.ª Márcia Aparecida Fernandes (Orientadora) – FACOM/UFU
Prof. Dr. Anderson Rodrigues dos Santos – FACOM/UFU
Prof. Dr. Anderson da Silva Soares – Instituto de Informática/UFG

Flexible Job Shop (FJSP) é um importante problema de otimização combinatorial. Algoritmos de Particle Swarm Optimization (PSO) têm apresentado bons resultados em problemas dessa natureza, porém tendem a possuir convergência prematura. Por outro lado, Algoritmos Genéticos (AGs) têm a capacidade de tratar um amplo espaço de busca e otimizar múltiplos objetivos. Essas características motivaram este trabalho, que apresenta um algoritmo híbrido e multiobjetivo, baseado em PSO, operadores genéticos e definições do ótimo de Pareto por meio do procedimento Fast Non-dominated Sorting (FNS). Esse algoritmo, denominado PSO com Diversidade (DIPSO), também modifica a variável gbest para facilitar a convergência para mais de uma solução. Além disso, um novo operador de cruzamento é apresentado, com o objetivo de manter a população diversificada, permitindo uma melhor exploração do espaço de busca e assegurando a convergência da população. Experimentos foram realizados para comprovar a eficácia do algoritmo. Ao comparar os resultados encontrados nesses experimentos com outros trabalhos da literatura, verificou-se que DIPSO reproduz diversas soluções conhecidas e, em três instâncias, encontrou novas soluções. Além desse algoritmo, outras abordagens para FJSP foram analisadas, como a introdução de novos objetivos para tratar o problema e a utilização de novas técnicas ainda não exploradas.