algoritmos de otimização multiobjetivo para o problema de sequenciamento de atividades em ...

117 Pages·2013·2.11 MB·Portuguese

by  Helton Gomes

UNIVERSIDADE FEDERAL DE OURO PRETO
ESCOLA DE MINAS
DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA CIVIL
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA CIVIL

ALGORITMOS DE OTIMIZAÇÃO MULTIOBJETIVO
PARA O PROBLEMA DE SEQUENCIAMENTO DE
ATIVIDADES EM PROJETOS DE CONSTRUÇÃO
METÁLICA

HELTON CRISTIANO GOMES

Tese apresentada ao Programa de Pós-
Graduação do Departamento de Engenharia
Civil da Escola de Minas da Universidade
Federal de Ouro Preto, como parte integrante
dos requisitos para obtenção do título de
Doutor em Engenharia Civil, área de
concentração: Construção Metálica.

Orientador: Prof. Dr. Francisco de Assis das Neves
Co-orientador: Prof. Dr. Marcone Jamilson Freitas Souza

Ouro Preto, Outubro de 2013.

AGRADECIMENTOS

Gostaria de agradecer, primeiramente, à Deus pelo dom da vida.

Ao meu PAI (Aloísio) e meus AVÓS (Miguelão e Dona Bibi), que onde quer que
estejam sempre torcerão por mim.

À minha mãe Dona Conceição, pelo apoio, compreensão e incentivos constantes,
mesmo nos momentos mais difíceis.

Aos meus irmãos, Bruno e Júnior, pela amizade e companherismo.

À Flávia, principal incentivadora de tudo o que eu faço. Obrigado Linda! E à sua
família pelo carinho que têm por mim.

Aos Professores Assis e Marcone pelas preciosas orientações, imprescindíveis para a
realização deste trabalho. Muito obrigado pela amizade e confiança.

À UFOP pela oportunidade e por me dar condições para vencer mais essa etapa.
Instituição do qual tenho o maior orgulho em ter estudado.

Aos professores do PROPEC pelos conselhos e ensinamentos que de uma forma ou de
outra contribuíram para a realização deste trabalho.

À UFV pelo incentivo e apoio na realização dos meus estudos.

Aos meus bons e velhos amigos pelo companheirismo e força.

À Róvia pela atenção e por seu eficiente trabalho na secretaria do PROPEC.
RESUMO
Com o atual crescimento do mercado imobiliário, os recursos produtivos tendem a
se tornar escassos e caros na construção civil. Devido a esse fato, a melhor utilização dos
recursos produtivos se tornou de extrema importância para o sucesso desse tipo de
empreendimento.
Outro fato importante é a crescente utilização do aço na construção civil,
substituindo materiais convencionais como o concreto. Esse fato se deve às vantagens
estéticas e de qualidade que esse tipo de construção vem apresentando em diversos tipos de
projetos. Porém, além dessas vantagens proporcionadas pela utilização de sistemas
construtivos em aço, a redução do tempo e do custo de construção e o aumento da
produtividade são fatores-chave para o seu sucesso. No entanto, para se alcançar esses
fatores, as obras precisam ser muito mais controladas, o que significa projetos mais bem
elaborados onde a tecnologia está sendo um diferencial para as empresas que investem nela.
A falta e/ou mau planejamento e orientação no gerenciamento de projetos têm sido
os principais responsáveis por problemas que ocorrem na construção civil. Um correto
gerenciamento de projetos é capaz de propiciar a redução de prazos e custos, a melhor
utilização dos recursos produtivos, a minimização de riscos e a redução de erros no
processo produtivo.
Diversas ferramentas podem ser utilizadas pela engenharia no auxilio à tomada de
decisões relativas ao gerenciamento de projetos, dentre elas destaca-se a otimização, ainda
pouco aplicada na construção civil. Vários problemas de otimização relacionados a projetos,
que se enquadram em diversas aplicações reais, podem ser encontrados na literatura. Um
importante exemplo é o problema de sequenciamento de atividades em projetos com
restrições de recursos e de precedência (PSAPRRP), uma vez que o correto sequenciamento
das atividades de um projeto resulta em um melhor aproveitamento dos recursos disponíveis
e, consequentemente, ganho de produtividade e tempo.
Neste trabalho, o PSAPRRP é abordado como um problema de otimização
multiobjetivo, tendo como meta a minimização de dois critérios: a data de finalização do
projeto e o somatório dos custos associados às datas de início de execução das atividades.
Para a resolução do problema, são propostos cinco algoritmos multiobjetivos, baseados nos
métodos Multi-objective GRASP (GMO), Multi-objective Variable Neighborhood Search
(MOVNS) e Pareto Iterated Local Search (PILS). Os algoritmos propostos utilizam
estratégias baseadas no conceito de dominância de Pareto para realizar a busca de soluções
e determinar um conjunto de soluções não-dominadas próximo ao conjunto Pareto-ótimo,
permitindo aos projetistas a escolha de uma solução que satisfaça seus interesses, tornando
o projeto mais planejado e controlado.
Os conjuntos de soluções não-dominadas obtidos pelos algoritmos, para um
conjunto de instâncias adaptadas da literatura, são comparados utilizando quatro métricas de
avaliação de desempenho: medidas de distância, diferença de hipervolume, epsilon e taxa
de erro. Foram realizados, também, experimentos estatísticos para comprovar a existência
de diferença significativa entre os algoritmos propostos com relação às métricas utilizadas.
Por fim, com o intuito de exemplificar a aplicação dos cinco algoritmos, é proposto
um exemplo fictício e simplificado de um projeto de construção civil utilizando estruturas
metálicas. Com base nos resultados obtidos pelos algoritmos para dois cenários do exemplo,
é apresentada uma análise acerca da influência da disponibilidade de recursos com relação
aos objetivos adotados.

Palavras-chave: Construção Metálica, Gerenciamento de Projetos, Sequenciamento de
Atividades, Otimização Multiobjetivo, Métodos Metaheurísticos.

ii
ABSTRACT
With the current real estate market growth, the productive resources tend to
become scarce and expensive in civil construction. Due to this fact, the best use of
productive resources has become extremely important for the success of this type of
enterprise.
Another important fact that has been observed is the increasing use of steel in
civil construction, replacing conventional materials like concrete. This fact is due to the
aesthetic and quality advantages that this type of construction has been showing in
various types of projects. However, besides these advantages provided by the use of
steel construction systems, the reduction of the duration and cost of construction and the
increased productivity are key factors for its success. However, to achieve these factors,
the works need to be much more controlled, which means projects better elaborate
where technology is a differential for companies that invest in it.
The lack of planning and/or bad planning and guidance on project management
have been the main responsible for problems that happen on civil construction. Correct
project management is capable of providing reduction of duration and costs, better
utilization of productive resource, minimization of risks, and error reduction on the
production process.
Several tools can be used by engineering aiding the decision making related to
project management, within which optimization is emphasized; this is seldom applied in
civil construction. Several optimization problems related to projects, which has a wide
diversity of real applications, can be found in literature. An important example is the
resource-constrained project scheduling problem with precedence relation (RCPSPRP),
considering that the correct project activities sequencing results in a better use of the
available resources, and consequently, a gain in productivity and time.
In this work the RCPSPRP is addressed as a multi-objective optimization
problem and aims at minimizing two criteria: the makespan and the total weighted start
time of the activities. To solve the problem, five multi-objective algorithms are
analyzed, based on Multi-objective GRASP (MOG), Multi-objective Variable
Neighborhood Search (MOVNS) and Pareto Iterated Local Search (PILS) methods. The
proposed algorithms use strategies based on the concept of Pareto Dominance to search
for solutions and determine the set of non-dominated solutions close to the Pareto-
optimal front, allowing the project manager to choose a solution that fulfills his interests
by making the project better planned and controlled.
The set of non-dominated solutions attained by the algorithms for a set of
instances adapted from literature are compared using four multi-objective performance
measures: distance metrics, hypervolume indicator, epsilon metric and error ratio.
Statistical experiments were also conducted to prove the existence of a significant
difference between the proposed algorithms regarding the used metrics.
Finally, in order to illustrate the application of the five algorithms, a fictitious
and simplified example of a civil construction project, using steel structures, is
proposed. Based on the results obtained by the algorithms for two scenarios of the
proposed example, an analysis about the influence of resource availability with respect
to adopted objectives is presented.

Keywords: Steel Construction, Project Management, Scheduling, Multi-objective
Optimization, Metaheuristic Methods.
iii
SUMÁRIO

LISTA DE FIGURAS ................................................................................................................ vi
LISTA DE TABELAS .............................................................................................................. viii
LISTA DE SIGLAS .................................................................................................................... ix
1. INTRODUÇÃO ....................................................................................................................... 1
1.1. Considerações Gerais e Objetivos ...................................................................................... 1
1.2. Organização do Trabalho ................................................................................................... 2
2. GERENCIAMENTO DE PROJETOS DE CONSTRUÇÃO METÁLICA ....................... 4
2.1. Processos Construtivos com Estruturas Metálicas ............................................................. 4
2.2. Gerenciamento de Projetos................................................................................................. 5
2.2.1. Falhas no Gerenciamento de Projetos de Construção Civil ........................................ 6
2.3. Planejamento de Projetos de Construção Metálica ............................................................ 6
2.3.1 Principais Atividades Envolvidas na Construção Metálica .......................................... 8
3. O PROBLEMA DE SEQUENCIAMENTO DE ATIVIDADES EM PROJETOS ......... 11
3.1. Esquema de Classificação para Problemas de Sequenciamento de Atividades em Projetos
................................................................................................................................................. 11
3.1.1 Campo α: Características dos Recursos ..................................................................... 12
3.1.2 Campo β: Características das Atividades ................................................................... 12
3.1.3 Campo γ: Medidas de Desempenho ........................................................................... 14
3.2. O Problema de Sequenciamento de Atividades em Projetos com Restrições de Recursos e
de Precedência ......................................................................................................................... 14
3.3. Modelos Matemáticos para o PSAPRRP ......................................................................... 16
3.3.1. Modelos para o PSAPRRP com Variáveis Indexadas no Tempo ............................. 16
3.3.2. Modelo para o PSAPRRP com Variáveis Contínuas no Tempo ............................... 18
3.4. Métodos Heurísticos Aplicados ao PSAPRRP ................................................................. 21
3.4.1. Métodos Heurísticos de Programação Baseados em Regras de Prioridade ............... 22
3.4.2. Técnicas de Busca Local ........................................................................................... 25
3.4.3. Algoritmos Evolucionários ....................................................................................... 36
4. OTIMIZAÇÃO MULTIOBJETIVO ................................................................................... 38
4.1. Ótimo de Pareto ................................................................................................................ 38
4.1.1. Dominância de Pareto ............................................................................................... 39
4.2. Métodos de Resolução de Problemas de OM ................................................................... 40
4.2.1. Métodos Clássicos ..................................................................................................... 40
4.2.2. Métodos Metaheurísticos .......................................................................................... 42
4.3. Otimização Multiobjetivo Aplicada ao PSAPRRP .......................................................... 52
iv
4.3.1. Algumas Aplicações da OM Encontradas na Literatura para o PSAPRRP .............. 52
4.3.2. Exemplo de Aplicação de Métodos Clássicos de OM ao PSAPRRP ........................ 53
5. ALGORITMOS DE OTIMIZAÇÃO MULTIOBJETIVO PROPOSTOS PARA O
PSAPRRP................................................................................................................................... 57
5.1. Formulação Multiobjetivo para o PSAPRRP ................................................................... 57
5.2. GMO_PSAP ..................................................................................................................... 57
5.3. MOVNS_PSAP ................................................................................................................ 59
5.4. GMOVNS_PSAP ............................................................................................................. 60
5.5. MOVNS_I_PSAP ............................................................................................................ 62
5.6. PILS_PSAP ...................................................................................................................... 65
6. RESULTADOS ...................................................................................................................... 67
6.1. Instâncias Utilizadas ......................................................................................................... 67
6.2. Métricas de Avaliação de Desempenho ........................................................................... 68
6.2.1. Medidas de Distância ................................................................................................ 68
6.2.2. Diferença de Hipervolume ........................................................................................ 69
6.2.3. Epsilon ....................................................................................................................... 69
6.2.4. Taxa de Erro .............................................................................................................. 70
6.3. Resultados Obtidos ........................................................................................................... 70
6.4. Análise Estatística dos Resultados ................................................................................... 72
6.4.1. Medidas de Distância ................................................................................................ 73
6.4.2. Diferença de Hipervolume ........................................................................................ 77
6.4.3. Epsilon ....................................................................................................................... 78
6.4.4. Taxa de Erro .............................................................................................................. 80
7. APLICAÇÃO DOS ALGORITMOS E ANÁLISE DE RESULTADOS.......................... 82
7.1. Descrição do Exemplo ..................................................................................................... 82
7.2. Apresentação e Análise dos Resultados ........................................................................... 85
7.2.1. Novo Cenário e Comparação dos Resultados ........................................................... 90
7.3. Conclusões ....................................................................................................................... 97
8. CONCLUSÃO E TRABALHOS FUTUROS...................................................................... 98
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS .................................................................................. 100

v
LISTA DE FIGURAS

Figura 1: Exemplo de ciclo de atividades ......................................................................... 7
Figura 2: Grafo relativo ao problema ............................................................................. 16
Figura 3: Gráfico de Gantt para o sequenciamento ótimo do problema ........................ 20
Figura 4: Pseudocódigo de um Método Heurístico de Programação Baseado em Regras
de Prioridade. .................................................................................................................. 22
Figura 5: Pseudocódigo do MSGS ................................................................................. 23
Figura 6: Pseudocódigo do MPGS ................................................................................. 24
Figura 7: Pseudocódigo da Metaheurística Busca Tabu ................................................. 26
Figura 8: Pseudocódigo da Metaheurística Simulated Annealing .................................. 28
Figura 9: Grafo com níveis de atividades ....................................................................... 29
Figura 10: Pseudocódigo da Metaheurística Algoritmos Genéticos .............................. 30
Figura 11: Pseudocódigo da Estrutura básica do método GRASP ................................. 32
Figura 12: Pseudocódigo da fase construtiva do método GRASP ................................. 33
Figura 13: Pseudocódigo da fase de busca local do método GRASP ............................ 34
Figura 14: Pseudocódigo da estrutura básica do VNS ................................................... 34
Figura 15: Pseudocódigo da metaheurística ILS ............................................................ 35
Figura 16: Pseudocódigo de um Algoritmo Evolucionário ............................................ 36
Figura 17: Exemplificação do conceito de dominância de Pareto .................................. 39
Figura 18: Representação de um Diagrama de Pareto .................................................... 40
Figura 19: Estrutura básica do Algoritmo PSA para problemas de minimização .......... 43
Figura 20: Estrutura básica do Algoritmo BTMO para problemas de minimização ...... 45
Figura 21: Estrutura básica do Algoritmo NSGA-II ...................................................... 47
Figura 22: Algoritmo Fast Non-Dominated Sorting ...................................................... 48
Figura 23: Algoritmo Crowding Distance Assignment .................................................. 49
Figura 24: Esquema básico do Algoritmo NSGA-II (Deb et al. (2000)) ....................... 50
Figura 25: Estrutura básica do Algoritmo SPEA-II ....................................................... 50
Figura 26: Diagrama de Pareto com as soluções obtidas ............................................... 55
Figura 27: Pseudocódigo do GMO_PSAP ..................................................................... 58
Figura 28: Pseudocódigo da fase construtiva do GMO_PSAP ...................................... 58
Figura 29: Pseudocódigo da fase de busca local do GMO_PSAP ................................. 59
Figura 30: Pseudocódigo do MOVNS_PSAP ................................................................ 60
Figura 31: Pseudocódigo do GMOVNS_PSAP ............................................................. 61
Figura 32: Pseudocódigo da fase construtiva do GMOVNS_PSAP .............................. 61
Figura 33: Pseudocódigo da fase de busca local do GMOVNS_PSAP ......................... 62
Figura 34: Pseudocódigo do MOVNS_I_PSAP ............................................................. 63
Figura 35: Pseudocódigo do procedimento de Intensificação do MOVNS_I_PSAP ..... 64
Figura 36: Pseudocódigo do PILS_PSAP ...................................................................... 65
Figura 37: Exemplo de áreas cobertas por dois conjuntos de soluções .......................... 69
Figura 38: Resultados do teste MDS para Distância Média Fonte: Minitab® ............... 75
Figura 39: Resultados do teste MDS para Distância Máxima Fonte: Minitab® ............ 77
vi
Figura 40: Resultados do teste MDS para a Diferença de Hipervolume Fonte: Minitab®
........................................................................................................................................ 78
Figura 41: Resultados do teste MDS para Métrica Epsilon Fonte: Minitab® ................ 80
Figura 42: Diagrama de Pareto resultante do conjunto Ref obtido para o exemplo ....... 86
Figura 43: Gráfico de Gantt da solução 1 ....................................................................... 87
Figura 44: Participação das atividades na duração e custo totais da solução 1 .............. 88
Figura 45: Gráfico de Gantt da solução 4 ....................................................................... 89
Figura 46: Participação das atividades na duração e custo totais da solução 4 .............. 90
Figura 47: Diagrama de Pareto resultante do conjunto Ref obtido para o novo cenário 91
Figura 48: Comparação entre os diagramas de Pareto obtidos para os dois cenários .... 91
Figura 49: Gráfico de Gantt da solução 1 do novo cenário ............................................ 92
Figura 50: Participação das atividades na duração e custo totais da solução 1 do novo
cenário ............................................................................................................................ 93
Figura 51: Grafico de Gantt da solução 4 do novo cenário ............................................ 94
Figura 52: Participação das atividades na duração e custo totais da solução 4 do novo
cenário ............................................................................................................................ 95

vii