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.
INTRODUCCIÓN
El problema aquí considerado se conoce como el problema de secuenciación en una máquina para la tardanza total ponderada, el cual se define así: sean n trabajos J1,J2,…,Jn y una sola máquina que puede procesar un solo trabajo a la vez. Cada trabajo Jj tiene un tiempo de procesamiento pj, una fecha de entrega djy un costo de penalización por cada unidad de tiempo de retraso wj. Todos los trabajos están disponibles en el tiempo a efectos de ser procesados. Para cada trabajo, dada una secuencia propuesta de procesamiento π, se obtiene un tiempo Cj(π) en el que dicha tarea será completada. La tardanza de cada trabajo se define como Tj(π) = max(0,Cj(π) – dj) y la tardanza ponderada de la secuencia completa de trabajos f(π) está dada por f (π) = Σnj=1 wj Tj (π). El objetivo es minimizar f(π) (Cheng et al., 2005; Bilge, Kurtulan y Kirac, 2007).
El problema se conoce como n/1/ Σ wj Tj en la notación de Conway (Conway, Maxwell y Miller, 1967) o como 1|| Σnj=1 wj Tj en la notación de Graham (Graham et al., 1979), y será mencionado a lo largo del artículo como el problema SMTWT (por su sigla en inglés).
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