Estudo da influência da estimativa inicial na qualidade da solução no algoritmo genético binário em problemas de sequenciamento da produção em ambiente job shop

A proposta deste trabalho é avaliar a influência da estimativa inicial, usada na geração de populações de soluções pelo Algoritmo Genético em problemas de sequenciamento, em relação à qualidade e à viabilidade das soluções. O problema de sequenciamento da produção consiste em encontrar a sequência da execução das tarefas no parque de máquinas que otimize, por exemplo, a utilização de recursos e o tempo total de processamento (makespan). É comum tratar problemas desta natureza com o uso de técnicas metaheuristicas de otimização como Algoritmo Genético principalmente em função da sua complexidade computacional. Neste trabalho foram realizados experimentos com os um conjunto de instâncias da literatura, variando a regra de sequenciamento utilizada na geração das soluções iniciais. Foram testadas regras usuais da literatura e identificada uma regra híbrida que gera um menor número de soluções não factíveis e um número maior de instâncias que atingiram o makespan ótimo.