Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP), una alternativa valiosa en la minimización de la tardanza total ponderada en una máquina
Este artículo presenta los resultados experimentales obtenidos de secuenciar trabajos en una máquina, a fin de minimizar la tardanza total ponderada mediante un algoritmo GRASP. Los resultados se compararon con los valores óptimos o mejores valores reportados hasta el momento para cada una de las in...
- Autores:
-
Caballero Villalobos, Juan Pablo
Alvarado Valencia, Jorge Andrés
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2011
- Institución:
- Pontificia Universidad Javeriana
- Repositorio:
- Repositorio Universidad Javeriana
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.javeriana.edu.co:10554/25683
- Acceso en línea:
- http://revistas.javeriana.edu.co/index.php/iyu/article/view/1126
http://hdl.handle.net/10554/25683
- Palabra clave:
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
Summary: | Este artículo presenta los resultados experimentales obtenidos de secuenciar trabajos en una máquina, a fin de minimizar la tardanza total ponderada mediante un algoritmo GRASP. Los resultados se compararon con los valores óptimos o mejores valores reportados hasta el momento para cada una de las instancias de OR-Library y se encontró una excelente relación entre la calidad de los resultados (93% de las instancias se solucionaron con una desviación máxima del 1% respecto a estos valores) y el esfuerzo computacional y de implementación requerido. El algoritmo se implementó usando macros en una hoja de cálculo. La fase de postoptimización se realizó mediante una estrategia de Búsqueda Local que utilizó reglas de dominancia que, aun cuando sencillas, permitieron mejorar sustancialmente la tardanza total ponderada de las secuencias obtenidas en la fase constructiva del algoritmo. |
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