Algoritmo voraz iterativo con mecanismo de destrucción mixto semi aleatorio para la programación a gran escala de máquinas heterogéneas en paralelo

• Autor: Sotelo Villena, Juan Carlos
• Formato: tesis doctoral
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Nacional de Ingeniería
• Repositorio: UNI-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:cybertesis.uni.edu.pe:20.500.14076/27253
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.14076/27253
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Programación de máquinas en paralelo; Algoritmo voraz; Algoritmo genético; Programación de producción; Métodos heurísticos; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04

La investigación trata el tema de la programación de máquinas en paralelo, conocido como Parallel Machine Scheduling (PMS). Se enfoca en el problema de la programación a gran escala, donde el número de trabajos es muy grande y mucho mayor que el número de recursos. La solución consiste en asignar y secuenciar los trabajos en los recursos, de modo tal, que se logren terminar a tiempo o con el menor atraso posible. PMS es un problema clásico, tanto de la ingeniería industrial por su relación con la optimización de recursos, y de la matemática computacional de análisis combinatorio. Casos de pocos trabajos y recursos, han sido resueltos satisfactoriamente por modelos de optimización, los casos de mayor tamaño se abordan con métodos heurísticos y se logran soluciones aceptables. La programación a gran escala es un problema relativamente nuevo, pero cuya presencia aumenta debido a la tendencia de fabricación de lotes de producción más pequeños para lograr una oferta más variada de productos. La literatura sobre casos de gran escala es aún escaza. La tesis incluye dos papers, uno con una revisión de métodos para PMS y otro donde se compara el desempeño de algoritmos heurísticos para casos de gran escala. Finalmente se desarrolla una modificación del algoritmo voraz iterativo y se comprueba empíricamente que su desempeño aumenta considerablemente.