Búsqueda de Entorno Variable (VNS) para el problema de planificación de máquinas paralelas idénticas
En el presente trabajo se estudio un algoritmo de Búsqueda de Entornos Variables (VNS) básico en el cual el ordenamiento o secuencia de las estructuras de entornos fueron provistas por el método de cuadrados latinos conocido como LHS y seleccionadas mediante un análisis estadístico basado en el rank...
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| Autores principales: | , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2017
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/61410 |
| Aporte de: |
| Sumario: | En el presente trabajo se estudio un algoritmo de Búsqueda de Entornos Variables (VNS) básico en el cual el ordenamiento o secuencia de las estructuras de entornos fueron provistas por el método de cuadrados latinos conocido como LHS y seleccionadas mediante un análisis estadístico basado en el ranking del test de Friedman. Dos variantes de VNS básico: VNS-R1 y VNS-R2 en los cuales las estructuras de entornos fueron basadas en un ordenamiento aleatorio para el problema de planificación (scheduling) de máquinas paralelas idénticas sin restricciones fueron contrastadas.
Hemos estudiado tal problema a través de cuatro funciones objetivo: la máxima tardanza (Maximum Tardiness: Tmax), la tardanza media (Average Tardiness: Tavg), la tardanza pondera total (Total Weighted Tardiness :Twt) y el número ponderado de tareas tardías (Weighted Number of Tardy Jobs: Nwt).
El conjunto de benchmarks usado se divide en ocho escenarios de 125 instancias cada uno.
Tales instancias del problema se construyeron en base a datos seleccionados de la ORLibrary correspondientes a problemas de tardanza ponderada. Se obtuvieron los valores de los óptimos conocidos o benchmarks mediante la aplicación de reglas de despacho y heurísticas conocidas en la literatura. |
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