Optimization of Simulated Inventory Systems: OptQuest and Alternatives

This article illustrates simulation optimization through an (s, S) inventory management system.In this system, the goal function to be minimized is the expected value of specific inventory costs.Moreover, specific constraints must be satisfied for some random simulation responses, namely the service or fill rate, and for some deterministic simulation inputs, namely the constraint sOptQuest software;Response Surface Methodology;Karesh-Kuhn-Tucker conditions;service constrained inventory system

Towards the Evolution of Novel Vertical-Axis Wind Turbines

Renewable and sustainable energy is one of the most important challenges currently facing mankind. Wind has made an increasing contribution to the world's energy supply mix, but still remains a long way from reaching its full potential. In this paper, we investigate the use of artificial evolution to design vertical-axis wind turbine prototypes that are physically instantiated and evaluated under approximated wind tunnel conditions. An artificial neural network is used as a surrogate model to assist learning and found to reduce the number of fabrications required to reach a higher aerodynamic efficiency, resulting in an important cost reduction. Unlike in other approaches, such as computational fluid dynamics simulations, no mathematical formulations are used and no model assumptions are made.Comment: 14 pages, 11 figure

Benchmarks para problemas de scheduling de máquinas paralelas idénticas con algoritmos inteligentes

En nuestro trabajo presentamos un conjunto de benchmarks para el problema de scheduling de paralelas idénticas sin restricciones. Hemos estudiado tal problema a través de cuatro funciones objetivo: Maximum Tardiness (Tmax), Average Tardiness (Tavg), Total Weighted Tardiness (Twt) y Weighted Number of Tardy Jobs (Nwt). El conjunto de benchmarks se dividen en ocho escenarios de 125 instancias cada uno. Tales instancias del problema se construyeron en base a datos seleccionados de la OR-Library 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 y luego se utilizaron dos algoritmos propuestos basados en búsqueda local: uno de ellos es una variación del algoritmo Simutaled Annealing (SA-explorador), el segundo algoritmo es de Vecindarios Variables (VNS) y el tercer algoritmo basado en búsqueda poblacional conocido como Discrete Differencial Evolution (DDE).Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Benchmarks para problemas de scheduling de máquinas paralelas idénticas con algoritmos inteligentes

En nuestro trabajo presentamos un conjunto de benchmarks para el problema de scheduling de paralelas idénticas sin restricciones. Hemos estudiado tal problema a través de cuatro funciones objetivo: Maximum Tardiness (Tmax), Average Tardiness (Tavg), Total Weighted Tardiness (Twt) y Weighted Number of Tardy Jobs (Nwt). El conjunto de benchmarks se dividen en ocho escenarios de 125 instancias cada uno. Tales instancias del problema se construyeron en base a datos seleccionados de la OR-Library 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 y luego se utilizaron dos algoritmos propuestos basados en búsqueda local: uno de ellos es una variación del algoritmo Simutaled Annealing (SA-explorador), el segundo algoritmo es de Vecindarios Variables (VNS) y el tercer algoritmo basado en búsqueda poblacional conocido como Discrete Differencial Evolution (DDE).Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Benchmarks para problemas de scheduling de máquinas paralelas idénticas con algoritmos inteligentes

En nuestro trabajo presentamos un conjunto de benchmarks para el problema de scheduling de paralelas idénticas sin restricciones. Hemos estudiado tal problema a través de cuatro funciones objetivo: Maximum Tardiness (Tmax), Average Tardiness (Tavg), Total Weighted Tardiness (Twt) y Weighted Number of Tardy Jobs (Nwt). El conjunto de benchmarks se dividen en ocho escenarios de 125 instancias cada uno. Tales instancias del problema se construyeron en base a datos seleccionados de la OR-Library 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 y luego se utilizaron dos algoritmos propuestos basados en búsqueda local: uno de ellos es una variación del algoritmo Simutaled Annealing (SA-explorador), el segundo algoritmo es de Vecindarios Variables (VNS) y el tercer algoritmo basado en búsqueda poblacional conocido como Discrete Differencial Evolution (DDE).Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Optimization of Simulated Inventory Systems:OptQuest and Alternatives

This article illustrates simulation optimization through an (s, S) inventory management system.In this system, the goal function to be minimized is the expected value of specific inventory costs.Moreover, specific constraints must be satisfied for some random simulation responses, namely the service or fill rate, and for some deterministic simulation inputs, namely the constraint s < S. Results are reported for three optimization methods, including the popular OptQuest method.The optimality of the resulting solutions is tested through the so-called Karesh-Kuhn-Tucker (KKT) conditions.

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 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.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

From evolutionary computation to the evolution of things

Evolution has provided a source of inspiration for algorithm designers since the birth of computers. The resulting field, evolutionary computation, has been successful in solving engineering tasks ranging in outlook from the molecular to the astronomical. Today, the field is entering a new phase as evolutionary algorithms that take place in hardware are developed, opening up new avenues towards autonomous machines that can adapt to their environment. We discuss how evolutionary computation compares with natural evolution and what its benefits are relative to other computing approaches, and we introduce the emerging area of artificial evolution in physical systems