Evaluación de funciones de utilidad de GRASP en la programación de producción para minimizar la tardanza total ponderada en una máquina

• Autores: Ángela María Niño Navarrete, Juan Pablo Caballero Villalobos
• Localización: Ingeniería, ISSN-e 2344-8393, ISSN 0121-750X, Vol. 14, Nº. 2, 2009, págs. 51-58
• Idioma: español
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    Este articulo aborda la minimizacion de la tardanza total ponderada en un entorno de produccion (1|| �°w j T j ) que es conocido en complejidad como de tipo NP-hard. El enfoque de solucion propuesto utiliza la metaheuristica Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP), la cual es reconocida por la correlacion existente entre la calidad de las soluciones y la capacidad discriminante de la funcion de utilidad empleada en su fase constructiva. Este trabajo propone y analiza tres diferentes funciones de utilidad para este problema en particular. El desempeno de estas funciones se evaluo mediante un estudio estadistico que evidencio diferencias significativas en los valores medios de tardanza total ponderada, explicadas por el factor funcion de utilidad. La fase experimental se desarrollo usando instancias de la libreria OR-LIBRARY y permitio obtener soluciones competitivas en calidad con respecto a los mejores valores conocidos para las instancias de este problema.

    Este trabajo ilustra la potencialidad de uso de metodos GRASP implementados en una hoja de calculo normal para hallar soluciones a problemas de programacion de la produccion.

  • English

    This paper considers the total weighted tardiness minimization in a single machine environment (1|| Ów j T j ) a scheduling problem which has been proved to be NP-Hard. The solution approach uses the Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) meta-heuristic known for the quality of the solutions it can generate and the selective ability of its utility function during the construction phase. This work proposes and analyses three different utility functions for the problem in question. A statistical study showed significant differences between the mean values obtained from the proposed utility functions.

    The computational experiments were carried out using problems instances found in the ORLIBRARY, and the outcome of these experiments were competitive solutions compared to the best known values of the instances involved. This work also shows the ease of developing GRASP methods for solving scheduling problems in a simple spreadsheet software such as MS Excel.