Evaluación de funciones de utilidad de GRASP en la programación de producción para minimizar la tardanza total ponderada en una máquina

This paper considers the total weighted tardiness minimization in a single machineenvironment (1|| wj Tj ) a scheduling problem which has been proved to be NP-Hard. The solution approach uses the Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) meta-heuristic known for the quality of the solutions it can generate and the selective ability of its utility function during the construction phase. This work proposes and analyses three different utility functions for the problem in question. A statistical study showed significant differences between the mean values obtained from the proposed utility functions. The computational experiments were carried out using problems instances found in the OR-LIBRARY, and the outcome of these experiments were competitive solutions compared to the best known values of the instances involved. This work also shows the ease of developing GRASP methods for solving scheduling problems in a simple spreadsheet software such as MS Excel.Este artículo aborda la minimización de la tardanza total ponderada en un entorno de producción (1|| wj Tj ) que es conocido en complejidad como de tipo NP-hard. El enfoque de solución propuesto utiliza la metaheurística Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP), la cual es reconocida por la correlación existente entre la calidad de las soluciones y la capacidad discriminante de la función de utilidad empleada en su fase constructiva. Este trabajo propone y analiza tres diferentes funciones de utilidad para este problema en particular. El desempeño de estas funciones se evaluó mediante un estudio estadístico que evidenció diferencias significativas en los valores medios de tardanza total ponderada, explicadas por el factor función de utilidad. La fase experimental se desarrolló usando instancias de la librería OR-LIBRARY y permitió obtener soluciones competitivas en calidad con respecto a los mejores valores conocidos para las instancias de este problema. Este trabajo ilustra la potencialidad de uso de métodos GRASP implementados en una hoja de cálculo normal para hallar soluciones a problemas de programación de la producción

Evaluación de funciones de utilidad de GRASP en la programación de producción para minimizar la tardanza total ponderada en una máquina

This paper considers the total weighted tardiness minimization in a single machineenvironment (1|| wj Tj ) a scheduling problem which has been proved to be NP-Hard. The solution approach uses the Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) meta-heuristic known for the quality of the solutions it can generate and the selective ability of its utility function during the construction phase. This work proposes and analyses three different utility functions for the problem in question. A statistical study showed significant differences between the mean values obtained from the proposed utility functions. The computational experiments were carried out using problems instances found in the OR-LIBRARY, and the outcome of these experiments were competitive solutions compared to the best known values of the instances involved. This work also shows the ease of developing GRASP methods for solving scheduling problems in a simple spreadsheet software such as MS Excel.Este artículo aborda la minimización de la tardanza total ponderada en un entorno de producción (1|| wj Tj ) que es conocido en complejidad como de tipo NP-hard. El enfoque de solución propuesto utiliza la metaheurística Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP), la cual es reconocida por la correlación existente entre la calidad de las soluciones y la capacidad discriminante de la función de utilidad empleada en su fase constructiva. Este trabajo propone y analiza tres diferentes funciones de utilidad para este problema en particular. El desempeño de estas funciones se evaluó mediante un estudio estadístico que evidenció diferencias significativas en los valores medios de tardanza total ponderada, explicadas por el factor función de utilidad. La fase experimental se desarrolló usando instancias de la librería OR-LIBRARY y permitió obtener soluciones competitivas en calidad con respecto a los mejores valores conocidos para las instancias de este problema. Este trabajo ilustra la potencialidad de uso de métodos GRASP implementados en una hoja de cálculo normal para hallar soluciones a problemas de programación de la producción