Resumo: Com o avanço das tecnologias de produção e de materiais, hoje é possível utilizar a Manufatura Aditiva (MA), também conhecida como impressão 3D, para a produção em grande escala de produtos acabados, com inúmeras vantagens como alto nível de personalização, simplificação do chão de fábrica e entrega rápida. O sequenciamento da produção, conhecido como Scheduling, é um tema bastante consolidado em sua área de pesquisa, mas sua aplicação dentro de um ambiente de MA enfrenta questões específicas que ainda foram pouco exploradas pelos pesquisadores. No presente artigo, realiza-se uma Revisão Sistemática da Literatura (RSL) para mapear o estado da arte no que tange o sequenciamento da produção em MA, discutindo o conteúdo de 27 artigos publicados em revistas, entre os anos de 2017 à 2021. Foram identificados os principais modelos matemáticos, algoritmos adotados para sua solução e as características principais dos experimentos computacionais realizados. Os resultados mostram que algumas características do problema ainda podem ser incluídas nos modelos, como a possibilidade de terceirização e restrições de tecnologia, que foram pouco exploradas na literatura. Observa-se, ainda, a necessidade de experimentos computacionais mais robustos para uma melhor avaliação das soluções propostas pelos autores.

Abstract: Advancements in production technologies and materials have facilitated the use of additive manufacturing (AM) (i.e., 3D printing) in the large-scale production of finished products with high level of customization, simplification of the factory floor, and fast delivery. Production sequencing is a well-established topic in this research area; however, its application to an AM environment suffers from specific issues that are yet to be explored. This paper presents a systematic literature review for mapping the state-of-the-art production sequencing methods in AM and for discussing the content of 26 articles published in magazines between 2017–2020. The main mathematical models, algorithms adopted for their solution, and main characteristics of computational experiments performed in these articles are identified; the results indicate that some characteristics of the problem can still be included in these models, such as the possibility of outsourcing and technology restrictions, which are yet to be explored in the literature. Further, authors observed the need for more robust computational experiments to better evaluate the proposed solutions.

RESUMO Objetivos: explorar os fatores socioeconômicos, demográficos e psicossociais associados ao desempenho cognitivo em idosos cuidadores do Brasil. Métodos: Avaliamos 351 idosos cuidadores da atenção primária à saúde em relação a variáveis sociodemográficas e de contexto do cuidado. Os domínios da Escala Cognitiva de Addenbrooke Revisada (ACE-R) - orientação/atenção, memória, fluência verbal, linguagem e visuo-espacial - foram utilizados como variáveis dependentes no modelo de Tobit. Resultados: Alfabetização e renda familiar foram positivamente associados a todos os domínios ACE-R. A idade, o sexo, o tempo de atendimento (dias/semana) foram associados negativamente com alguns domínios cognitivos. Além disso, receber ajuda emocional e nível de esperança foram positivamente associados a domínios específicos. Discussão: os resultados podem ser úteis para o planejamento de intervenções voltadas para cuidadores idosos, a fim de prevenir déficits nos diferentes domínios cognitivos.

Abstract Objectives: To explore the socioeconomic, demographic and psychosocial factors associated with cognitive performance in elderly caregivers from Brazil. Methods: We evaluated 351 Brazilian elderly caregivers attending primary healthcare services regarding sociodemographic and care variables. Addenbrooke's Cognitive Examination-Revised (ACE-R) domains of orientation/attention, memory, verbal fluency, language and visuospatial were used as dependent variables in the Tobit model. Results: Literacy and family income were positively associated with all ACE-R domains. Age, gender, time of care (days/week) were negatively associated with some cognitive domains. Moreover, receiving emotional help and the level of hope were positively associated with specific domains. Discussion: The results may be useful for planning interventions aimed at elderly caregivers in order to prevent deficits in the different cognitive domains.

Este artigo trata do problema de sequenciamento de tarefas em um ambiente de máquina única com possibilidade de terceirização. O problema apresentado busca minimizar a soma ponderada dos custos totais de terceirização e do somatório dos tempos de finalização de cada tarefa e é definido na literatura como 1 / Budget / (1 - δ) Σ Cj + δ. OC. Para esta resolução do referido problema, é proposto um método formado por dois estágios: no primeiro estágio, propõe-se que as tarefas sejam sequenciadas, utilizando-se a regra SPT (Shortest Processing Time - Menor Tempo de Processamento) para que se consiga a redução do espaço de busca no grafo gerado, enquanto que, no segundo estágio, é proposto um algoritmo baseado em ACO (Ant Colony Optimization - Otimização por Colônia de Formigas). O algoritmo aqui proposto incorpora ao ACO quatro características específicas do problema estudado, a saber: i) uma representação em forma de grafo para problemas de scheduling que envolvam terceirização, obtida por meio da aplicação do primeiro estágio do método; ii) uma regra de pré-seleção, que garante a viabilidade da solução; iii) uma nova regra de visibilidade específica para o problema; e iv) uma estratégia de busca local. Os resultados obtidos neste trabalho mostram que o algoritmo baseado em ACO desenvolvido é mais eficiente que o algoritmo de Lee e Sung (2008a) que foi o único trabalho encontrado na literatura que trata do problema em discussão. Adicionalmente, a busca local proposta melhorou o resultado para problemas de tamanho médio e grande.

This paper considers the problem of scheduling a set of tasks on a single machine environment with outsource allowed. This multicriteria problem, defined as 1 / Budget / (1 - δ) Σ Cj + δ. OC, aims to minimize the weighted sum of total outsourcing costs and the sum of individual completion times. To solve this problem, a two-stage method is proposed: the first stage orders the tasks using the SPT (Shortest Processing Time) rule. The second stage uses an ACO (Ant Colony Optimization) algorithm to decide whether the job will be outsourced by using four problem-specific variations: i) a graph-representation of scheduling problems for scheduling problems with outsourcing allowed; ii) a pre-selection rule that guarantees the viability of the solution; iii) a new problem-specific visibility rule; and iv) a local search strategy. The implementation of this method produces better results than those obtained by Lee and Sung (2008a), the only paper found in the literature that deals with this problem. Moreover, the local search procedure was able to improve the results for medium and large problem sets.

O estudo de sistemas multiagentes muitas vezes se inicia com a implementação de um algoritmo-base, com variações conforme a necessidade do objeto de estudo. Porém, a comparação entre técnicas propostas se torna difícil, pois não existe uma metodologia de implementação de algoritmos. Deste modo, o presente artigo propõe um framework computacional que permita a prototipagem de um grande conjunto de variações de heurísticas baseadas em sistemas de formigas. Como exemplificação desta proposta de framework, escolheu-se quatro algoritmos considerados significativos na literatura. Então, realizou-se a implementação dos mesmos, analisando o esforço de implementação necessário. Os resultados mostraram uma redução significativa no tempo de implementação com o uso do framework proposto.

The study of multi-agent systems usually begins by implementing a base-algorithm, which is changed as required by the aim of the research. In this context, carrying out different algorithms, which have already been established, is not a trivial task as it requires implementing these algorithms.This article proposes a computer framework that enables one to prototype a large set of heuristics based on the Ant Colony System metaheuristic. As an example of the proposed framework, four important AS algorithms were implemented. The results show a significant reduction in the implementation time by using the proposed framework.