Introducción de elementos de memoria en el método simulated annealing para resolver problemas de programación multiobjetivo de máquinas paralelas

• Felipe Baesler ^[1] ; Reinaldo Moraga ^[2] ; Oscar Cornejo ^[3]
  1. [1] Universidad del Bío-Bío

     Universidad del Bío-Bío

     Comuna de Concepción, Chile

     
  2. [2] Northern Illinois University

     Northern Illinois University

     Township of DeKalb, Estados Unidos

     
  3. [3] Universidad Católica de la Santísima Concepción

     Universidad Católica de la Santísima Concepción

     Comuna de Concepción, Chile

     

  Mostrar afiliaciones +
• Localización: Ingeniare: Revista Chilena de Ingeniería, ISSN-e 0718-3305, ISSN 0718-3291, Vol. 16, Nº. 3, 2008, págs. 428-437
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Introduction of memory elements in simulated annealing method to solve multiobjective parallel machine scheduling problems
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
• Resumen
  • español

    El presente artículo introduce una variante de la metaheurística simulated annealing, para la resolución de problemas de optimización multiobjetivo. Este enfoque se demonina MultiObjective Simulated Annealing with Random Trajectory Search, MOSARTS. Esta técnica agrega al algoritmo Simulated Annealing elementos de memoria de corto y largo plazo para realizar una búsqueda que permita balancear el esfuerzo entre todos los objetivos involucrados en el problema. Los resultados obtenidos se compararon con otras tres metodologías en un problema real de programación de máquinas paralelas, compuesto por 24 trabajos y 2 máquinas idénticas. Este problema corresponde a un caso de estudio real de la industria regional del aserrío. En los experimentos realizados, MOSARTS se comportó de mejor manera que el resto de la herramientas de comparación, encontrando mejores soluciones en términos de dominancia y dispersión.

  • English

    This paper introduces a variant of the metaheuristic simulated annealing, oriented to solve multiobjective optimization problems. This technique is called MultiObjective Simulated Annealing with Random Trajectory Search (MOSARTS). This technique incorporates short an long term memory concepts to Simulated Annealing in order to balance the search effort among all the objectives involved in the problem. The algorithm was tested against three different techniques on a real life parallel machine scheduling problem, composed of 24 jobs and two identical machines. This problem represents a real life case study of the local sawmill industry. The results showed that MOSARTS behaved much better than the other methods utilized, because found better solutions in terms of dominance and frontier dispersion.