GRASP algorithm for the unrelated parallel machine scheduling problem with setup times and additional resources

[EN] This paper provides practitioners with new approaches for solving realistic scheduling problems that consider additional resources, which can be implemented on expert and intelligent systems and help decision making in realistic settings. More specifically, we study the unrelated parallel machine scheduling problem with setup times and additional limited resources in the setups (UPMSR-S), with makespan minimization criterion. This is a more realistic extension of the traditional problem, in which the setups are assumed to be done without using additional resources (e.g. workers). We propose three metaheuristics following two approaches: a first approach that ignores the information about additional resources in the constructive phase, and a second approach that takes into account this information about the resources. Computational experiments are carried out over a benchmark of small and large instances. After the computational analysis we conclude that the second approach shows an excellent performance, overcoming the first approach.The first three authors would like to acknowledge the support from Spanish "Ministerio de Economia y competitividad" throughout grant number MTM2016-74983 and grant "SCHEYARD - Optimization of Scheduling Problems in Container Yards" (No. DPI2015-65895-R), financed by FEDER funds, the support from "Ministerio de Ciencia, Innovacion y Universidades" under grant "Optimizacion de Operaciones en Terminales Portuarias (OPTEP)" (No.RTI2018-094940-B-100). Thanks are also due to the Universitat Politecnica de Valencia under grant SP20180164 of the program Primeros Proyectos de Investigacion (PAID-06-18), Vicerrectorado de Investigacion, Innovacion y Transferencia. Juan C. Yepes-Borrero acknowledges financial support by the El Instituto Colombiano de Credit Educativo y Estudios Tecnicos en el Exterior - ICETEX under program Pasaporte a la ciencia - Doctorado. Special thanks are due to two anonymous referees for their valuable comments.Yepes-Borrero, JC.; Villa Juliá, MF.; Perea Rojas Marcos, F.; Caballero-Villalobos, JP. (2020). GRASP algorithm for the unrelated parallel machine scheduling problem with setup times and additional resources. Expert Systems with Applications. 141:1-12. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2019.112959S11214

Metaheurísticas constructivas para la secuenciación de máquinas en paralelo con ajustes entre trabajos y necesidad de recursos adicionales

[ES] En este trabajo se pretende resolver el problema de secuenciación de máquinas paralelas no relacionadas con ajustes entre trabajos y recursos limitados adicionales. El objetivo del problema es minimizar el tiempo de finalización del último trabajo en ser procesado (makespan). Este makespan puede ser determinante para cualquier empresa con una cadena de producción a la hora de cumplir plazos de entrega o mejorar la productividad. Para abordar este problema se diseñarán e implementarán heurísticas que estarán formadas por dos fases: una fase constructiva donde se obtendrá una primera solución del problema, y una fase de reparación donde se arreglará la solución obtenida en la fase anterior si se supera el número de recursos permitidos. Además, para conseguir una mayor diversidad de soluciones, se aleatorizará parte de la fase constructiva, convirtiendo las heurísticas en metaheurísticas. Más adelante se realizará una extensa fase de experimentos y posterior análisis, en el que se probarán diferentes versiones de las heurísticas y metaheurísticas variando diferentes factores. A continuación, se compararán los resultados obtenidos por los algoritmos propuestos, con los logrados previamente para el mismo problema por un modelo de programación lineal entera (MILP, por sus siglas en inglés Mixed Integer Linear Program). La conclusión principal de estos experimentos es que, con un tiempo de proceso muy inferior, se pueden casi igualar y en algunos casos mejorar los resultados de este modelo utilizando los algoritmos heurísticos y metaheurísticos propuestos.[EN] This project aims to solve the unrelated parallel machines scheduling problem with adjustments between jobs and additional limited resources. The goal of this problem is to minimize the completion time of the last job (makespan). This makespan can be decisive for any business with production chains when it comes to respect deadlines or improving productivity. To engage this problem, design and implementation of heuristics and metaheuristics will be done, and they will be split in two phases: a constructive phase where a first solution will be obtained, and a repair phase where this solution will be fixed in case of exceeding the resources limit. Furthermore, to achieve a major diversity of solutions, part of the construction phase will be randomized, transforming heuristics into metaheuristics. Later, an extensive experiments phase will be done with a proper analysis, where different versions of the heuristics and metaheuristics will be tested varying different factors. Next, the results obtained will be compared with the ones achieved for the same problem by an integer linear programming model (MILP). The main conclusion of these experiments is that, with much less processing time, the results obtained with the model are similar or in some instances even worse, compared to the ones achieved with the proposed heuristic and metaheuristic algorithms.[CA] En aquest treball es tracta de resoldre el problema de seqüenciació de màquines paral·leles no relacionades amb ajustos entre treballs i recursos limitats adicionals. L’objectiu del problema es minimitzar el temps de finalització de l’últim treball a ser processat (makespan). Este makespan pot ser determinant per a qualsevol empresa amb una cadena de producció a l’hora de complir terminis de lliurament o millorar la productivitat. Per a abordar aquest problema es dissenyaran e implementaran heurístiques que estaran formades per dues fases: una fase constructiva on s’obtindrà una primera solució del problema, i una fase de reparació on s’arreglarà la solució obtinguda en la fase anterior si es supera el nombre de recursos permitits. A més, per a aconseguir una major diversitat de solucions, s’aleatoritzarà part de la fase construcitva, convertint les heurístiques en metaheurístiques. Més endavant es realitzarà una extensa fase d’experiments i posterior anàlisi, en el qual es provaran diferents versions de les heurístiques i metaheurístiques variant diferents factors. A continuació, es compararan els resultats obtinguts pels algorismes proposats, amb els reeixits prèviament per al mateix problema obtinguts amb un model de programació lineal sencera (MILP, per les seues sigles en anglés Mixed Integer Linear Program). La conclusió principal d’aquests experiments és que, amb un temps de procés molt inferior, es poden quasi igualar i en alguns casos millorar els resultats d’aquest model utilitzant els algorismes heurístics i metaheurístics proposats.López Esteve, AJ. (2020). Metaheurísticas constructivas para la secuenciación de máquinas en paralelo con ajustes entre trabajos y necesidad de recursos adicionales. http://hdl.handle.net/10251/150160TFG

A general Framework for Utilizing Metaheuristic Optimization for Sustainable Unrelated Parallel Machine Scheduling: A concise overview

Sustainable development has emerged as a global priority, and industries are increasingly striving to align their operations with sustainable practices. Parallel machine scheduling (PMS) is a critical aspect of production planning that directly impacts resource utilization and operational efficiency. In this paper, we investigate the application of metaheuristic optimization algorithms to address the unrelated parallel machine scheduling problem (UPMSP) through the lens of sustainable development goals (SDGs). The primary objective of this study is to explore how metaheuristic optimization algorithms can contribute to achieving sustainable development goals in the context of UPMSP. We examine a range of metaheuristic algorithms, including genetic algorithms, particle swarm optimization, ant colony optimization, and more, and assess their effectiveness in optimizing the scheduling problem. The algorithms are evaluated based on their ability to improve resource utilization, minimize energy consumption, reduce environmental impact, and promote socially responsible production practices. To conduct a comprehensive analysis, we consider UPMSP instances that incorporate sustainability-related constraints and objectives

Greedy randomized adaptive evolutionary path relinking aplicado a problemas de máquinas paralelas não relacionadas com recursos renováveis

Orientador: Prof. Dr. José Eduardo Pécora JuniorCoorientador: Prof. Dr. Maurício Guilherme de Carvalho ResendeDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em Engenharia. Defesa : Curitiba, 30/07/2020Inclui referências: p. 89-94Área de concentração: Programação MatemáticaResumo: Esta dissertação aborda o problema de máquinas paralelas não relacionadas, com restrição de recursos renováveis (UPMR), para minimizar o makespan. Para este problema é proposto um Greedy Randomized Adaptive Evolutionary Path-Relinking (GRAEPR) e uma abordagem híbrida com um modelo de programação por restrição (CP). Os resultados apresentam soluções competitivas com as presentes na literatura, estabelecendo alguns novos Lower e Upper Bounds. Além disso, é apresentada uma extensão para este problema. É introduzido o problema de máquinas paralelas não relacionadas, com setup dependente e restrição de recursos renováveis (UPMSR). Para este problema é apresentado um modelo de programação inteira mista (MILP), um modelo de programação por restrição e uma uma adaptação da abordagem de Fleszar e Hindi (2018). Além disso, são modificadas as abordagens do Greedy Randomized Adaptive Evolutionary Path-Relinking e híbrida desenvolvidas para o UPMR. Um conjunto de instâncias é gerada para UPMSR e os resultados evidenciam o potencial existente na abordagem GRAEPR. Palavras-chaves: Máquinas paralelas não relacionadas. Restrição de recursos Renováveis. Programação linear inteira mista. Programação por restrição. Path-relinking.Abstract: This thesis addresses the problem of unrelated parallel machines, with restriction of renewable resources (UPMR), to minimize the makespan. For this problem, a Greedy Randomized Adaptive Evolutionary Path-Relinking (GRAEPR) and a hybrid approach with a constraint programming (CP) model is proposed. The results show competitive solutions with those found in the literature, establishing some new values for Lower and Upper Bounds. In addition, an extension is presented for this problem. We introduce the problem of unrelated parallel machines, with dependent setup and restriction of renewable resources (UPMSR). For this problem, we present a mixed integer linear programming (MILP) model, a contraint programming (CP) model, and an adaptation of the approach of Fleszar and Hindi (2018). We also modify the Greedy Randomized Adaptive Evolutionary Path-Relinking and the hybrid approach developed for the UPMR. A set of instances is generated for UPMSR and the results show the potential that exists in the GRAEPR approach. Key-words: Unrelated parallel machines. Renewable resource constraint. Mixed-integer linear programming. Constraint programming. Path-relinkin

Secuenciación de máquinas con necesidad de ajustes y recursos adicionales.

[ES] En esta tesis doctoral se estudia el problema de secuenciación de máquinas paralelas no relacionadas con necesidad de ajustes y recursos adicionales asignados en los ajustes. En este problema, se tiene un grupo de tareas (también llamadas trabajos), donde cada una debe ser procesada en una de las máquinas paralelas disponibles. Para procesar una tarea después de otra en la misma máquina, se debe hacer un ajuste en la máquina. Se asume que estos ajustes deben ser realizados por un recurso adicional limitado (por ejemplo, operarios). En esta tesis doctoral se estudian dos variantes del problema planteado: 1) considerando el problema con el único objetivo de minimizar el tiempo máximo de finalización de todos los trabajos (makespan), y 2) considerando el problema multi-objetivo minimizando simultáneamente el makespan y el consumo máximo de recursos adicionales. Inicialmente, se realiza una completa revisión bibliográfica sobre estudios relacionados con el problema planteado. En esta revisión se detecta que, a pesar de existir numerosos estudios de secuenciación de máquinas paralelas, no muchos de estos estudios tienen en cuenta recursos adicionales. Posteriormente, para introducir el problema a estudiar antes de plantear métodos de resolución, se realiza una breve explicación de los principales problemas de secuenciación de máquinas paralelas. El problema de un solo objetivo está clasificado como NP-Hard. Por ello, para abordar su resolución se han diseñado e implementado heurísticas y metaheurísticas siguiendo dos enfoques diferentes. Para el primer enfoque, que ignora la información sobre el consumo de recursos adicionales en la fase constructiva, se adaptan dos de los mejores algoritmos existentes en la literatura para el problema de máquinas paralelas con ajustes sin necesidad de recursos adicionales. En el segundo enfoque, que sí tiene en cuenta la información sobre el consumo de recursos adicionales en la fase constructiva, se proponen nuevos algoritmos heurísticos y metaheurísticos para resolver el problema. Tras analizar los resultados de los experimentos computacionales realizados, concluimos que hay diferencias entre los dos enfoques, siendo significativamente mejor el enfoque que tiene en cuenta la información sobre los recursos adicionales. Al igual que en el caso de un solo objetivo, la complejidad del problema multi-objetivo obliga a presentar algoritmos heurísticos o metaheurísticos para resolverlo. En esta tesis se presenta un nuevo algoritmo metaheurístico multi-objetivo eficiente para encontrar buenas aproximaciones a la frontera de Pareto del problema. Además, se adaptaron otros tres algoritmos que han mostrado buenos resultados en diferentes estudios de problemas de secuenciación de máquinas multi-objetivo. Después de realizar experimentos computacionales exhaustivos, concluimos que el nuevo algoritmo propuesto en esta tesis es significativamente mejor que los otros tres algoritmos existentes, y que se han adaptado para resolver este problema.[CAT] En aquesta tesi doctoral s'estudia el problema de seqüenciació de màquines paral·leles no relacionades amb necessitat d'ajustos i recursos addicionals assignats en els ajustos. En aquest problema, es tenen un grup de tasques (també anomenades treballs), on cadascuna ha de ser processada en una de les màquines paral·leles disponibles. Per processar una tasca després d'una altra en la mateixa màquina, s'ha de fer un ajustament en la màquina. S'assumeix que aquests ajustos en les màquines per a processar una tasca després del processament d'una altra, han de ser realitzats per un recurs addicional limitat (per exemple, operaris). En aquesta tesi doctoral s'estudien dos variants al problema plantejat: 1) considerant el problema com l'únic objectiu de minimitzar el temps màxim de finalització de tots els treballs (makespan), i 2) considerant el problema multi-objectiu minimitzant simultàniament el makespan i el consum màxim de recursos addicionals. Inicialment, es realitza una completa revisió bibliogràfica sobre estudis relacionats amb el problema plantejat. En esta revisió es detecta que, tot i existir nombrosos estudis de seqüenciació de màquines paral·leles, hi ha molts pocs que tenen en compte recursos addicionals. Posteriorment, per introduir el problema a estudiar abans de plantejar mètodes de resolució, es realitza una breu explicació dels principals problemes de seqüenciació de màquines paral·leles. El problema d'un sol objectiu està classificat com NP-Hard. Per això, per abordar la seua resolució s'han dissenyat i implementat heurístiques y metaheurístiques seguint dos enfocs diferents. El primer enfoc ignora la informació sobre el consum de recursos en la fase constructiva, adaptant dos dels millors algoritmes existents en la literatura per al problema de seqüenciació de màquines paral·leles amb ajustaments sense necessitat de recursos. Per al segon enfoc si es té en compte la informació sobre el consum de recursos en la fase constructiva. Després d'analitzar els resultats dels experiments computacionals realitzats, concloem que hi ha diferencies entre els dos enfocs, sent significativament millor l'enfoc que té en compte la informació sobre el recursos. De la mateixa manera que en el cas d'un sol objectiu, la complexitat del problema multi-objectiu obliga a presentar algoritmes heurístics o metaheurístics per a resoldre-ho. En aquesta tesi es presenta un nou algoritme metaheurístic multi-objectiu eficient per trobar bones aproximacions a la frontera de Pareto del problema. A més, es van adaptar altres tres algoritmes que han mostrat bons resultats en diferents estudis de problemes de seqüenciació de màquines multi-objectiu. Després de realitzar experiments computacionals exhaustius, concloem que el nou algoritme proposat en aquesta tesi és significativament millor que els altres tres algoritmes existents i que s'han adaptat per resoldre aquest problema.[EN] In this thesis we study the unrelated parallel machine scheduling problem with setup times and additional limited resources in the setups. In this problem, we have a group of tasks (also called jobs), where each one must be processed on one of the available parallel machines. To process one job after another on the same machine, a setup must be made on the machine. It is assumed that these setups on machines must be made by a limited additional resource (eg, operators). In this thesis two variants of the problem are studied: 1) considering the problem with the objective of minimizing the maximum completion time of all jobs (makespan), and 2) considering the multi-objective problem, minimizing the makespan and the maximum consumption of additional resources. Initially, a complete literature review is carried out on studies related to the problem addressed in this thesis. This review finds that despite numerous parallel machine scheduling studies, there are very few that take into account additional resources. Subsequently, to introduce the problem addressed before proposing resolution methods, a brief explanation of the main parallel machines scheduling problems is made. The problem with a single objective is classified as NP-Hard. Therefore, to solve it, heuristics and metaheuristics have been designed and implemented following two different approaches. For the first approach, which ignores the information on the consumption of resources in the construction phase, two of the best algorithms existing in the literature for the problem of parallel machines with setups without additional resources are adapted. For the second approach, which does take into account information on the consumption of resources in the construction phase, new heuristic and metaheuristic algorithms are proposed to solve the problem. Following the results of the computational experiments, we conclude that there are differences between the two approaches, the approach that takes into account the information on resources being significantly better. As in the case of a single objective, the complexity of the multi-objective problem requires the formulation of heuristic or metaheuristic algorithms to solve it. In this thesis, a new efficient multi-objective metaheuristic algorithm is presented to find good approximations to the Pareto front of the problem. In addition, three other algorithms that have shown good results in different studies of multi-objective machine scheduling problems were adapted. After carrying out exhaustive computational experiments, we concluded that the new algorithm proposed in this thesis is significantly better than the other three adapted algorithms.Yepes Borrero, JC. (2020). Secuenciación de máquinas con necesidad de ajustes y recursos adicionales [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/158742TESI