Exact and Heuristic Hybrid Approaches for Scheduling and Clustering Problems

This thesis deals with the design of exact and heuristic algorithms for scheduling and clustering combinatorial optimization problems. All the works are linked by the fact that all the presented methods arebasically hybrid algorithms, that mix techniques used in the world of combinatorial optimization. The algorithms are all efficient in practice, but the one presented in Chapter 4, that has mostly theoretical interest. Chapter 2 presents practical solution algorithms based on an ILP model for an energy scheduling combinatorial problem that arises in a smart building context. Chapter 3 presents a new cutting stock problem and introduce a mathematical formulation and a heuristic solution approach based on a heuristic column generation scheme. Chapter 4 provides an exact exponential algorithm, whose importance is only theoretical so far, for a classical scheduling problem: the Single Machine Total Tardiness Problem. The relevant aspect is that the designed algorithm has the best worst case complexity for the problem, that has been studied for several decades. Furthermore, such result is based on a new technique, called Branch and Merge, that avoids the solution of several equivalent sub-problems in a branching algorithm that requires polynomial space. As a consequence, such technique embeds in a branching algorithm ideas coming from other traditional computer science techniques such as dynamic programming and memorization, but keeping the space requirement polynomial. Chapter 5 provides an exact approach based on semidefinite programming and a matheuristic approach based on a quadratic solver for a fractional clustering combinatorial optimization problem, called Max-Mean Dispersion Problem. The matheuristic approach has the peculiarity of using a non-linear MIP solver. The proposed exact approach uses a general semidefinite programming relaxation and it is likely to be extended to other combinatorial problems with a fractional formulation. Chapter 6 proposes practical solution methods for a real world clustering problem arising in a smart city context. The solution algorithm is based on the solution of a Set Cover model via a commercial ILP solver. As a conclusion, the main contribution of this thesis is given by several approaches of practical or theoretical interest, for two classes of important combinatorial problems: clustering and scheduling. All the practical methods presented in the thesis are validated by extensive computational experiments, that compare the proposed methods with the ones available in the state of the art

Métodos y Algoritmos para resolver problemas de Corte unidimensional en entronos realistas. Aplicación a una empresa del sector Siderúrgico

La presente tesis doctoral aborda el análisis y modelización de los problemas de programación en el corte de perfiles estructurales de acero, así como la propuesta de diferentes metodologías y algoritmos basados en técnicas heurísticas que permiten resolverlos de manera óptima. En concreto se profundiza en los siguientes temas: - Se estudia la problemática concreta en el corte de vigas estructurales en una empresa de transformados metalúrgicos. Dicho estudio motiva y justifica todo el trabajo posterior, a la vez que proporciona un contexto concreto en el que aplicar de forma práctica los resultados obtenidos con los algoritmos desarrollados. - Se modeliza matemáticamente el Problema del Corte de vigas a partir de perfiles estructurales. - Se presenta una metodología que resuelve de manera eficiente, mediante el uso de patrones, el Problema del Corte para satisfacer la demanda de vigas en un periodo concreto. A tal efecto se desarrolla: un primer algoritmo genético que genera patrones de corte idóneos (fase 1); un segundo algoritmo genético que determina las frecuencias de uso de cada patrón para minimizar tanto el desperdicio como la sobreproducción (fase 2); y cuatro algoritmos adicionales que mejoran la solución obtenida en la fase anterior (fase 3). - A fin de evaluar la metodología propuesta, se desarrolla un generador de problemas que a partir de unos parámetros de instancia obtiene distintos problemas de test. - Se propone otro algoritmo genético para resolver el Problema multiobjetivo de Secuenciación de Patrones optimizando dos objetivos: minimizar las necesidades de espacio para el apilamiento de pedidos en curso y minimizar la extensión temporal requerida para procesar los pedidos. - Finalmente se propone una metodología para la resolución del Problema Global de Corte y Secuenciación.Gracia Calandin, CP. (2010). Métodos y Algoritmos para resolver problemas de Corte unidimensional en entronos realistas. Aplicación a una empresa del sector Siderúrgico [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/7530Palanci