dc.contributorThomalla, Cristoph Steffan
dc.contributorUniversidade Federal de Santa Catarina
dc.creatorBeck, Felipe Luís
dc.date2012-10-18T01:17:35Z
dc.date2012-10-18T01:17:35Z
dc.date2000
dc.date2000
dc.date.accessioned2017-04-03T19:23:37Z
dc.date.available2017-04-03T19:23:37Z
dc.identifier182500
dc.identifierhttp://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/79269
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/696453
dc.descriptionDissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica.
dc.descriptionEsta dissertação aborda o desenvolvimento e a implementação de um sistema para escalonamento de tarefas do tipo job-shop. Com o sistema que foi desenvolvido, é possível o tratamento não apenas de problemas clássicos, como também de problemas realistas, que levam em conta um grande número de características reais, ignoradas em problemas clássicos de escalonamento. Estes problemas realistas possuem um elevado número de operações e máquinas, se comparados a problemas clássicos, além de recursos adicionais, multiplicidade de máquinas do mesmo tipo, e vários modos possíveis de execução, entre outras características. Com o sistema desenvolvido é, também, possível o tratamento de problemas de escalonamento dos tipos flow e open-shop e, inclusive, de problemas que mesclem estes três tipos. Tendo sido desenvolvido utilizando MATLAB e uma toolbox genética, mostra-se que um sistema simples, construído a partir de software amplamente disponível, é satisfatório para a utilização em problemas de escalonamento. Os resultados obtidos em testes comprovam a eficiência do sistema criado no tratamento de problemas de escalonamento clássicos, e também a sua boa performance quando são tratados problemas realistas.
dc.format104 f.| il., graf., tabs.
dc.languagepor
dc.publisherFlorianópolis, SC
dc.subjectEngenharia eletrica
dc.subjectMATLAB (Programa de computador)
dc.subjectAlgoritmos genéticos
dc.titleEscalonamento de tarefas job-shop realistas utilizando algoritmos genéticos em MATLAB
dc.typeTesis


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