Evolutionary optimization of due date based objectives in unrestricted identical parallel machine scheduling problems

Parallel machine scheduling, involves the allocation of jobs to the system resources (a bank of machines in parallel). A basic model consisting of m machines and n jobs is the foundation of more complex models. Here, jobs are allocated according to resource availability following some allocation rule. In the specialised literature, minimisation of the makespan has been extensively approached and benchmarks can be easily found. This is not the case for other important objectives such as the maximum tardiness and the number of tardy jobs. These problems are NP-hard for 2 ≤ m ≤ n, and conventional heuristics and evolutionary algorithms (EAs) have been developed to provide acceptable schedules as solutions. To solve the unrestricted identical parallel machine scheduling problems, this paper proposes MCMP-SRI and MCMP-SRSI, which are two multirecombination schemes that combine studs, random and seed immigrants. Evidence of the improved behaviour of the EAs when inserting problem-specific knowledge is provided. Experiments and results are discussed.Eje: V - Workshop de agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

A Comparative Representation Approach to Modern Heuristic Search Methods in a Job Shop

The job shop problem is among the class of NP- hard combinatorial problems. This Research paper addresses the problem of static job shop scheduling on the job-based representation and the rule based representations. The popular search techniques like the genetic algorithm and simulated annealing are used for the determination of the objectives like minimizations of the makespan time and mean flow time. Various rules like the SPT, LPT, MWKR, and LWKR are used for the objective function to attain the results. The summary of results from this paper gives a conclusion that the genetic algorithm gives better results in the makespan time determination on both the job based representation and the rule based representation and the simulated annealing algorithm gives the better results in the mean flow time in both the representations

Short Listing für multikriterielle Job-Shop Scheduling Probleme

In ersten Teil des Vortrages wird eine Heuristik zur Approximation der Pareto Menge multikriterielle verallgemeinerter Job-Shop Scheduling-Probleme vorgestellt. Der Algorithmus basiert auf einer genetischen lokale Suche Heuristik. Die Mittelwertbildung der Startzeiten der Vorgänge wurde hierbei als Rekombinationsoperator verwendet. Als lokale Suche wurde ein Threshold Accepting Algorithmus implementiert. Der Algorithmus wurde auf einer großen Menge von Benchmark-Instanzen und den Zielfunktionen Makespan, Tardiness, Lateness und Summe der Fertigstellungszeiten getestet. Die Ergebnisse zu den verschiedenen Zielfunktionen werden vorgestellt. Die vom Algorithmus erzeugte Approximation der Pareto Menge kann eine große Anzahl von Lösungen enthalten. Aus dieser Menge muss der Entscheidungsträger eine Lösung auswählen. Da die Datenmenge schon bei moderaten Problemdimensionen sehr umfangreich wird, stellt dies ein Problem für den Entscheider dar. Deshalb muss die große Menge der Lösungen auf eine überschaubare Anzahl reduziert werden. Bei dieser Reduktion der Lösungen muss die Diversität der verbleibenden Lösungen beachtet werden. Diese Reduzierung wird als Short Listing bezeichnet und im zweiten Teil des Vortrages vorgestellt. Im ersten Schritt des Short Listings werden die Lösungen mittels Abstandsmaßen im Lösungsraum geclustert. Die dazu verwendeten Abstandsmaße werden auf den Permutationen der Vorgänge auf den Ressourcen definiert. Es wurden fünf Abstandsmaße und zwei Clusterverfahren, ein hierarchisches und ein nicht-hierarchisches, untersucht. Im zweiten Schritt wird aus jedem Cluster jeweils eine Lösung ausgewählt und dem Entscheidungsträger vorgelegt. Dabei wurden zwei Methoden untersucht. Im ersten Fall wurde die bezüglich einer Ranking-Funktion beste Lösung und im zweiten Fall die Medianlösung bezüglich des Abstandsmaßes ausgewählt. Die Abstandsmaße, Clusteralgorithmen und Auswahlmethoden wurden auf einer großen Menge von Benchmark-Instanzen verglichen. Die Ergebnisse werden im Vortrag vorgestellt

Evolutionary optimization of due date based objectives in unrestricted identical parallel machine scheduling problems

Parallel machine scheduling, involves the allocation of jobs to the system resources (a bank of machines in parallel). A basic model consisting of m machines and n jobs is the foundation of more complex models. Here, jobs are allocated according to resource availability following some allocation rule. In the specialised literature, minimisation of the makespan has been extensively approached and benchmarks can be easily found. This is not the case for other important objectives such as the maximum tardiness and the number of tardy jobs. These problems are NP-hard for 2 ≤ m ≤ n, and conventional heuristics and evolutionary algorithms (EAs) have been developed to provide acceptable schedules as solutions. To solve the unrestricted identical parallel machine scheduling problems, this paper proposes MCMP-SRI and MCMP-SRSI, which are two multirecombination schemes that combine studs, random and seed immigrants. Evidence of the improved behaviour of the EAs when inserting problem-specific knowledge is provided. Experiments and results are discussed.Eje: V - Workshop de agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Job shop scheduling biobjetivo mediante enfriamiento simulado y enfoque de Pareto.

El problema del scheduling es uno de los problemas más ampliamente tratados en la literatura; sin embargo, es un problema complejo NP hard. Cuando, además, se involucra más de un objetivo, este problema se convierte en uno de los más complejos en el campo de la investigación de operaciones. Se presenta entonces un modelo biobjetivo para el job shop scheduling que incluye el makespan y el tiempo de flujo medio. Para resolver el modelo se ha utilizado una propuesta que incluye el uso del meta heurístico Recocido Simulado (SA) y el enfoque de Pareto. Este modelo es evaluado en tres problemas presentados en la literatura de tamaños 6×6, 10×5 y 10×10. Los resultados del modelo se comparan con otros meta-heurísticos y se encuentra que este modelo presenta buenos resultados en los tres problemas evaluados

Algoritmos evolutivos distribuidos: propuestas que combinan prevención de incesto y multiplicidad

En la actualidad los algoritmos evolutivos (AEs) se usan para buscar soluciones a problemas complejos para los cuales otras técnicas pueden insumir mucho tiempo y que, por lo general, proveen una única solución óptima. Distintos avances sobre los AEs incluyen técnicas para prevenir el incesto y nuevos métodos de multirecombinación. Algunos de los métodos de multirecombinación permiten múltiples crossovers sobre una pareja seleccionada para la cruza, y otros los aplican sobre un conjunto de más de dos padres. La inclusión del paralelismo y la distribución en el diseño de los AEs ha sido muy importante dando lugar a mecanismos de búsqueda y optimización mejorados: algoritmos evolutivos paralelos. Esto permite disponer de una mayor cantidad de recursos computacionales para alcanzar los resultados de forma más rápida por medio de un trabajo cooperativo. El presente trabajo muestra cómo estas tendencias pueden resolver un problema de optimización complejo, en este caso el 3-SAT, de forma más eficiente y eficaz.Eje: V - Workshop de agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Algoritmos evolutivos distribuidos: propuestas que combinan prevención de incesto y multiplicidad

En la actualidad los algoritmos evolutivos (AEs) se usan para buscar soluciones a problemas complejos para los cuales otras técnicas pueden insumir mucho tiempo y que, por lo general, proveen una única solución óptima. Distintos avances sobre los AEs incluyen técnicas para prevenir el incesto y nuevos métodos de multirecombinación. Algunos de los métodos de multirecombinación permiten múltiples crossovers sobre una pareja seleccionada para la cruza, y otros los aplican sobre un conjunto de más de dos padres. La inclusión del paralelismo y la distribución en el diseño de los AEs ha sido muy importante dando lugar a mecanismos de búsqueda y optimización mejorados: algoritmos evolutivos paralelos. Esto permite disponer de una mayor cantidad de recursos computacionales para alcanzar los resultados de forma más rápida por medio de un trabajo cooperativo. El presente trabajo muestra cómo estas tendencias pueden resolver un problema de optimización complejo, en este caso el 3-SAT, de forma más eficiente y eficaz.Eje: V - Workshop de agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Job shop scheduling biobjetivo mediante enfriamiento simulado y enfoque de Pareto.

El problema del scheduling es uno de los problemas más ampliamente tratados en la literatura; sin embargo, es un problema complejo NP hard. Cuando, además, se involucra más de un objetivo, este problema se convierte en uno de los más complejos en el campo de la investigación de operaciones. Se presenta entonces un modelo biobjetivo para el job shop scheduling que incluye el makespan y el tiempo de flujo medio. Para resolver el modelo se ha utilizado una propuesta que incluye el uso del meta heurístico Recocido Simulado (SA) y el enfoque de Pareto. Este modelo es evaluado en tres problemas presentados en la literatura de tamaños 6×6, 10×5 y 10×10. Los resultados del modelo se comparan con otros meta-heurísticos y se encuentra que este modelo presenta buenos resultados en los tres problemas evaluados