Stochastic programming approaches to stochastic scheduling

Practical scheduling problems typically require decisions without full information about the outcomes of those decisions. Yields, resource availability, performance, demand, costs, and revenues may all vary. Incorporating these quantities into stochastic scheduling models often produces diffculties in analysis that may be addressed in a variety of ways. In this paper, we present results based on stochastic programming approaches to the hierarchy of decisions in typical stochastic scheduling situations. Our unifying framework allows us to treat all aspects of a decision in a similar framework. We show how views from different levels enable approximations that can overcome nonconvexities and duality gaps that appear in deterministic formulations. In particular, we show that the stochastic program structure leads to a vanishing Lagrangian duality gap in stochastic integer programs as the number of scenarios increases.Peer Reviewedhttp://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/44935/1/10898_2004_Article_BF00121682.pd

Problema de programação da produção um esquema de classificação

Muitas vezes, não é simples encontrar uma classificação exata para os problemas de programação, não somente porque existem diferentes versões para um dado problema, mas, porque vários procedimentos para uma questão particular, são caracterizados por premissas diferentes e limitações de aplicação dos modelos desenvolvidos. O objetivo deste artigo é delinear uma classificação ampla que permita estabelecer o sentido, direção e perspectiva de pesquisas conduzidas na área. O trabalho não tem a intenção de dar um levantamento exaustivo da literatura de programação da produção, que pode ser encontrado em vários outros trabalhos de revisão.<br>It is the purpose of this article to review the various solutions that have been proposed for the production scheduling problem. An attempt is made to give a classification scheme to categorize the existing procedures that allow to point out potential future courses of development. Emphasis is placed on the basic assumptions involved in each production sequencing problem rather than to approaches used to obtain a solution