Abstract. The workforce scheduling and routing problem (WSRP) is a combinatorial optimisation problem where a set of workers must perform visits to geographically scattered locations. We present a Variable Neighbourhood Search (VNS) metaheuristic algorithm to tackle this problem, incorporating two novel heuristics tailored to the problem-domain. The first heuristic restricts the search space using a priority list of candidate workers and the second heuristic seeks to reduce the violation of specific soft constraints. We also present two greedy constructive heuristics to give the VNS a good starting point. We show that the use of domain-knowledge in the design of the algorithm can provide substantial improvements in the quality of solutions. The proposed VNS provides the first benchmark results for the set of real-world WSRP scenarios considered.

Agradeço aos meus pais, Aparecido e Elza, por estarem sempre presentes na minha vida, independentemente da distância, e por serem minha inspiração na busca por novos desafios. Agradeço por confiarem em minhas decisões, pelo apoio incondicional e incentivo constante para que meus sonhos sejam realizados. À minha irmã e meu cunhado, Ana Paula e Francis, pelo apoio e encorajamento durante as diferentes fases de desenvolvimento deste trabalho. Em especial, agradeço à Francis por compartilhar sua experiência e contribuir com dicas importantes durante a fase de implementação do meu algoritmo. Aos meus companheiros de mestrado, Caio, Gisele, Patrícia e Thaís, pela convivência e apoio mútuo, seja durante o desenvolvimento das atividades acadêmicas, seja durante nossos momentos de descontração. Tenho um carinho especial por cada um de vocês. Aos amigos com quem tive a oportunidade de dividir apartamento, Alan, Cesar, Flávia, Lenon, Marcelo e Rafaela, por me acolherem em Recife e tornarem esse processo de adaptação o menos tumultuado possível. Vocês se mostraram uma verdadeira família para mim. À minha orientadora Ana Paula Cabral, pela confiança depositada, pela transmissão de conhecimentos e experiências durante a elaboração deste trabalho. À professora Isis Lins, por aceitar o convite para participação dessa dissertação e fornecer contribuições valiosas para o aperfeiçoamento do trabalho. Ao Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção da UFPE (PPGEP), pela oportunidade de estudo, pelos conhecimentos transmitidos e estrutura disponibilizada. Ao CNPq, pelo apoio financeiro durante o desenvolvimento desta pesquisa. De modo geral, agradeço a todos que acreditaram em mim e que contribuíram, de alguma forma, para que essa dissertação pudesse ser realizada. A todos sou muito grato.

This paper presents the evaluation of two metaheuristics to solve the Unrelated Parallel Machine Scheduling Problem with Sequence Machine Dependent Setup Time. Considering such a problem, there is no relation between the time to process each task and the machine; and this is why the machines are referred to as unrelated. Furthermore, the setup time between the executions of two tasks depends on both, the task sequence and its associated machine. A metaheuristic genetic algorithm and a variable neighborhood search were used in order to solve the problem due to the difference among their characteristics. The maximal time for the schedule to be completed, also called makespan, was the performance measure used to evaluate the solutions. The results obtained by both metaheuristics were directly compared according to their performance to try to reduce this makespan. The results showed that the variable neighborhood algorithm search outperformed the genetic algorithm regarding the solutions quality and execution time.Algoritmo genético e busca em vizinhança variável para o problema de sequenciamento de máquinas paralelas não-relacionadas com setup dependente da sequência RESUMO. Este artigo avalia a aplicação de duas meta-heurísticas na resolução do problema de escalonamento de máquinas paralelas não relacionadas com o tempo de preparação dependente da sequência e máquina associada. Para esse problema, não existe relação entre a máquina e o tempo de processamento de cada tarefa, por isso as máquinas são denominadas de não relacionadas. Além disso, o tempo de preparação entre a execução de duas tarefas depende de ambos os processos -sequência das tarefas e máquina a elas associadas. As meta-heurísticas algoritmo genético e busca em vizinhança variável foram escolhidas para resolver o problema pela diferença existente entre suas características. A medida de desempenho utilizada para avaliar as soluções é o tempo máximo para conclusão do escalonamento, também denominado makespan. Os resultados obtidos por ambas as meta-heurísticas são diretamente comparados de acordo com seu desempenho na tentativa de redução do makespan. Os resultados demonstram que a busca em vizinhança variável obteve melhor desempenho comparado ao algoritmo genético no que confere à qualidade das soluções e tempo de processamento.Palavras-chave: problema de escalonamento; escalonamento de máquinas; metaheurísticas.

En este trabajo se presenta la optimización de la mezcla de agregados en la producción de bloques de adoquines, mediante la formulación de un modelo de programación lineal. El objetivo es utilizar un modelo de optimización para reducción de los costos de fabricación, respetando el cumplimiento de los requisitos mínimos de calidad y las características mecánicas / físicas requeridas por las normas técnicas. Los resultados obtenidos con el modelo se utilizaron para producir un lote de productos, que fue sometido a un proceso de inspección visual de las pruebas de calidad y de laboratorio. Los resultados demuestran la viabilidad del uso de la programación lineal para definir las cantidades requeridas de materias primas para el proceso de fabricación de bloques de concreto para pavimentos de concreto, que genera beneficios económicos en la industria y permite el control de la calidad del producto.