Strategies for scheduling jobs in an identical parallel machine production environment

CAPESCNP

Un Algoritmo GRASP-Reactivo para resolver el problema de cortes 1D

Se tiene un grupo de requerimientos de piezas con una cantidad ilimitada de barras de algún tipo de material de tamaño estándar y éste posee mayor dimensión que el grupo de requerimientos. El problema de cortes 1D describe la utilización de las barras de tamaño estándar realizando cortes sobre ellas, de manera que se satisfaga todos los requerimientos con el menor número de barras de tamaño estándar. El problema es catalogado como NP-Difícil [Garey+79], y es ampliamente aplicado en diversos sectores de la industria tales como la maderera, vidrio, papelera, siderúrgica, etc. La presente tesis propone dos algoritmos GRASP Reactivo para el problema de cortes 1D, basado en los algoritmos GRASP BFD y GRASP FFD propuestos por [Mauricio+02], además, desarrolla un sistema de optimización basado en los algoritmos propuesto. Se realizan experimentos numéricos del algoritmo propuesto sobre 100 instancias de pruebas, de donde se obtiene una eficiencia promedio de 97.04% y una eficiencia ponderada de 97,19% para el GRASP Reactivo BFD con proceso de mejoría, además se observa que el GRASP BFD con proceso de mejoría converge más rápido al encontrar una solución, donde realiza en promedio 1237 iteraciones. Los resultados numéricos muestran una mejora del GRASP Reactivo con respecto al GRASP básico implementado por Ganoza y Solano [Ganoza+02] que obtuvo una eficiencia promedio de 96.73%. Estas mejorías se pueden explicar porque el parámetro de relajación y se ajusta de manera automática y es guiada en la búsqueda de una mejor solución.It has a set of requirements of parts with an unlimited number of bars of some kind of standard size and material and this has increased the group size requirements. The cutting stock problem 1D describes the use of standard-size bars of making cuts on them, so that it meets all requirements with the least number of standard size bars. The problem is listed as NP-Hard [Garey+79], and is widely used in various industry sectors such as wood, glass, paper, steel, and so on. This thesis proposes two algorithms Reactive GRASP to the cutting stock problem 1D, based on the algorithms GRASP BFD and GRASP FFD proposed by [Mauricio+02], also, developed an optimization system based on the proposed algorithms. Numerical experiments are conducted of the proposed algorithm on 100 instances of testing, where you get an average efficiency of 97.04% and a weighted efficiency of 97,04%, also be seen that the GRASP BFD with improvement converges faster to find a solution average of 1237 iterations. The numerical results show an improvement of reactive GRASP with respect to the basic GRASP implemented by Ganoza and Solano [Ganoza+02], who obtained an average efficiency of 96,73%. These improvements can be explained as the relaxation parameter and is set automatically and is guided in the search for a better solution.Tesi

Optimal Communication Structures for Concurrent Computing

This research focuses on communicative solvers that run concurrently and exchange information to improve performance. This “team of solvers” enables individual algorithms to communicate information regarding their progress and intermediate solutions, and allows them to synchronize memory structures with more “successful” counterparts. The result is that fewer nodes spend computational resources on “struggling” processes. The research is focused on optimization of communication structures that maximize algorithmic efficiency using the theoretical framework of Markov chains. Existing research addressing communication between the cooperative solvers on parallel systems lacks generality: Most studies consider a limited number of communication topologies and strategies, while the evaluation of different configurations is mostly limited to empirical testing. Currently, there is no theoretical framework for tuning communication between cooperative solvers to match the underlying hardware and software. Our goal is to provide such functionality by mapping solvers’ dynamics to Markov processes, and formulating the automatic tuning of communication as a well-defined optimization problem with an objective to maximize solvers’ performance metrics

Parallélisation d'un algorithme génétique pour le problème d'ordonnancement sur machine unique avec temps de réglages dépendants de la séquence

Les problèmes d'ordonnancement peuvent être rencontrés dans plusieurs situations de la vie courante. Organiser des activités quotidiennes, planifier un itinéraire de voyage sont autant d'exemples de petits problèmes d'optimisation que nous tentons de résoudre tous les jours sans nous en rendre compte. Mais quand ces problèmes prennent des proportions plus grandes, il devient difficile au cerveau humain de gérer tous ces paramètres et le recours à une solution informatique s'impose. Les problèmes d'ordonnancement en contexte industriel sont nombreux et celui qui retient particulièrement notre attention dans le cadre de ce mémoire est le problème d'ordonnancement de commandes sur machine unique avec temps de réglages dépendant de la séquence. Ce problème fait partie de la classe de problèmes NP-Difficiles. Etant donnée sa complexité, ce problème ne peut être résolu par une méthode exacte. Les métaheuristiques représentent ainsi une bonne alternative pour obtenir des solutions de bonne qualité dans des délais très courts. Les algorithmes génétiques, qui font partie des algorithmes évolutionnaires, sont utilisés dans ce travail pour résoudre ce problème d'ordonnancement. La prolifération des architectures parallèles a ouvert la voie à un nouvel éventail d'approches pour optimiser les algorithmes et plus spécialement les métaheuristiques. Ce mémoire propose une stratégie de parallélisation de l'algorithme génétique pour en étudier les bénéfices. Le premier algorithme génétique proposé est implémenté sur le modèle d'un algorithme de la littérature. Cet algorithme ne s'est pas avéré performant pour toute la série de problèmes test et, pour cette raison, des modifications de paramètres ont été rendues nécessaires. Ces modifications ont donné naissance à une deuxième version séquentielle dont les résultats se sont avérés satisfaisants. Une troisième version a ensuite été implémentée avec une optique d'exécution parallèle selon un modèle en îlot et une topologie en anneau unidirectionnel. Un plan d'expérience a ensuite été mis au point selon plusieurs variables et vise à identifier les meilleures configurations de l'algorithme tant sur le plan de la qualité des résultats que sur le plan de l'accélération. Les résultats obtenus dans ce mémoire montrent que l'introduction de la parallélisation dans un algorithme génétique est bénéfique à ce dernier tant sur le plan qualité des résultats que sur le plan accélération. Dans un premier temps, la version sans communications n'a pas amélioré une grande partie des problèmes mais a pu atteindre des accélérations linéaires. Par la suite, l'introduction des échanges a nettement influé sur la qualité des résultats. En effet, en adoptant une stratégie de division de la taille de la population par le nombre de processeurs, l'algorithme génétique parallèle parvient à donner des résultats équivalents voire meilleurs que la version séquentielle, et ceci pour plusieurs fréquences d'échanges entre les populations