Revisão sistemática de meta-heurísticas para flexible job shop scheduling problem (FJSSP)
Resumo
O flexible job shop scheduling problem (FJSSP) é um obstáculo presente na com putação e na manufatura, onde ambos procuram otimizar o tempo de produção. Na
computação ele apresenta uma complexidade do tipo NP-Hard, onde deve ordenar
n jobs com m máquinas de maneira que o processamento seja o mais rápido e eficiente, e que a seleção da operação e máquina não convirjam com as outras jobs. Para solucionar o FJSSP são propostos a utilização de meta-heurísticas, que são algoritmos para resolver problemas diversos, diferente da heurística que visa resolver um problema em específico e hiper-heurísticas que selecionam heurísticas e meta-heurísticas que melhor soluciona o problema. Dentro da meta-heurística o algoritmo genético (GA) é a mais utilizada, devido a sua implementação simples, métodos como o ant colony optimization (ACO) e quantum particle swarm optimization (QPSO) são explorados, desenvolvendo novos algoritmos com melhores resultados. Este trabalho tem como objetivo realizar uma revisão sistemática de meta-heurísticas e hiper-heurísticas para o FJSSP. Através de leitura e análise de artigos e trabalhos foi possível observar que o GA é um dos métodos utilizado pelos pesquisadores dessa área para a resolução do FJSSP.
