Algoritmo Genético e Busca Local para o problema Just-in-Time Job-Shop Scheduling - Araujo, Rodolfo P.; Santos, André G. dos; Arroyo, José E. C. (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2009)
Este artigo descreve uma combinação bem sucedida de algoritmo genético e busca local para o problema de just-in-time job-shop scheduling com penalidades por atraso e adiantamento. As operações de cada tarefa têm uma ordem específica de processamento nas máquinas e cada operação tem um tempo de processamento e penalidades por atraso e adiantamento que são pagos se a tarefa é finalizada depois ou antes da data determinada. Soluções exatas são difíceis até para pequenas instâncias, mas a combinação do algoritmo genético com uma proposta de busca local se mostrou eficiente. A qualidade das soluções é avaliada e comparada com um conjunto de instâncias da literatura com até 20 tarefas e 10 máquinas. O método proposto melhorou o valor da solução para várias instâncias da literatura.