Generic CSP techniques for the job-shop problem

The job-shop is a classical problem in manufacturing, arising daily in factories and workshops. From an AI perspective, the job-shop is a constraint satisfaction problem (CSP), and many specific techniques have been developed to solve it efficiently. In this context, one may believe that generic search and CSP methods (which typically are better understood and easier to develop, codify and maintain than specific approaches) are not appropriated for this problem. In this paper, we contradict this belief. We show that generic search and CSP algorithms and heuristics can be successfully applied to job-shop problem instances that have been considered challenging by the job-shop community. In particular, we use forward checking with support-based heuristics, a combination of a generic CSP algorithm with generic heuristics. We improve this combination replacing the depth-first search strategy of forward checking by a discrepancy-based schema, a generic search strategy recently developed. Our approach obtains similar results to specific approaches in terms of the number of solved problems, with reasonable requirements in computational resources.Postprint (published version

Flexible Job-Shop Problem minimizando los costes en función de la fecha de entrega y el instante de realización

El siguiente Trabajo de Fin de Máster consiste en resolver el problema de programación flexible Job-Shop donde el índice de eficiencia a minimizar está formado por la suma de los costes de la energía eléctrica necesaria para ejecutar los trabajos y los costes de adelanto o retraso de los trabajos con respecto a la fecha de entrega de los mismos. Cabe destacar, la búsqueda de una producción just-in-time (por la existencia de una fechas de entrega) y la consideración de la variación horaria del precio de la energía eléctrica según el instante de realización (discriminación horaria). Inicialmente se define la importancia de la programación de operaciones, la clasificación de sus problemas y una amplia descripción del problema de programación de operaciones a solucionar, el cual es considerado uno de los problemas de programación más complejos de resolver de forma óptima. Después de un extenso y detallado estado del arte sobre el flexible Job-Shop Problem (fJSP), se llega a la conclusión que el único artículo que considera la discriminación horaria del precio de la energía eléctrica es el presentado por Corominas et al. (2015). Este artículo será tomado como referencia para valorar la calidad de las soluciones encontradas con los nuevos procedimientos propuestos. Se diseñan siete procedimientos distintos para resolver el problema flexible Job-Shop. Todos ellos parten de la heurística diseñada por los autores del artículo de referencia, la cual es modificada y mejorada en cada uno de los procedimientos descritos. Los nombres de los siete procedimientos son: Calibración General estática (CGe), Calibración General semidinámica (CGs), Calibración Individual estática (CIe), Calibración Individual semidinámica (CIs), GRASP-HeufJSP (con azar orientado y con azar no orientado), SAHeufJSP y GRASPSA-HeufJSP. La calidad de cada uno de los procedimientos se determina comparándolos con los resultados del procedimiento HeufJSP( ) de Corominas et al. (2015) y, a su vez, entre ellos. Para este fin, se ejecuta un largo experimento computacional, el cual consiste en resolver 3888 ejemplares con cada uno de los procedimientos diseñados. Previamente, se realiza una calibración de los parámetros de los procedimientos con los métodos de Nelder & Mead y CALIBRA. Con la aplicación de cualquier procedimiento planteado en este trabajo, el resultado que obtendrá el usuario es la programación de las operaciones de todos los trabajos, donde se definirá la máquina asignada a cada operación y su instante de inicio. Finalmente y con el análisis de los resultados, se enumera el conjunto de beneficios que conlleva la aplicación del procedimiento recomendado y diseñado en este trabaj

Generic CSP Techniques for the Job-Shop Problem

. The job-shop is a classical problem in manufacturing, arising daily in factories and workshops. From an AI perspective, the job-shop is a constraint satisfaction problem (CSP), and many specific techniques have been developed to solve it efficiently. In this context, one may believe that generic search and CSP methods (which typically are better understood and easier to develop, codify and maintain than specific approaches) are not appropriated for this problem. In this paper, we contradict this belief. We show that generic search and CSP algorithms and heuristics can be successfully applied to job-shop problem instances that have been considered challenging by the job-shop community. In particular, we use forward checking with support-based heuristics, a combination of a generic CSP algorithm with generic heuristics. We improve this combination replacing the depth-first search strategy of forward checking by a discrepancy-based schema, a generic search strategy recently developed. O..

Generic CSP techniques for the job-shop problem

The job-shop is a classical problem in manufacturing, arising daily in factories and workshops. From an AI perspective, the job-shop is a constraint satisfaction problem (CSP), and many specific techniques have been developed to solve it efficiently. In this context, one may believe that generic search and CSP methods (which typically are better understood and easier to develop, codify and maintain than specific approaches) are not appropriated for this problem. In this paper, we contradict this belief. We show that generic search and CSP algorithms and heuristics can be successfully applied to job-shop problem instances that have been considered challenging by the job-shop community. In particular, we use forward checking with support-based heuristics, a combination of a generic CSP algorithm with generic heuristics. We improve this combination replacing the depth-first search strategy of forward checking by a discrepancy-based schema, a generic search strategy recently developed. Our approach obtains similar results to specific approaches in terms of the number of solved problems, with reasonable requirements in computational resources