MIP–Based neighborhood search for the unrelated parallel machine scheduling problem with sequence and machine-dependent setup times

Revista de Administração da Universidade Federal de Santa Maria - ReA/UFSM

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ISSN: 19834659
Editor Chefe: Clandia Maffini Gomes
Início Publicação: 31/03/2008
Periodicidade: Trimestral
Área de Estudo: Ciências Sociais Aplicadas, Área de Estudo: Administração

MIP–Based neighborhood search for the unrelated parallel machine scheduling problem with sequence and machine-dependent setup times

Ano: 2014 | Volume: 7 | Número: 3
Autores: F. M. Muller, O. B. Araújo, F. Stefanello, M. Zanetti
Autor Correspondente: F. M. Muller | [email protected]

Palavras-chave: vizinhança MIP, metaheurísticas híbridas, programação de máquinas paralelas não relacionadas, makespan.

Resumos Cadastrados

Resumo Português:

Neste trabalho é estudado o problema de programação de tarefas em máquinas paralelas com tempo de preparação dependente da sequência e da máquina. Como objetivo é considerado a minimização da duração total da programação, usualmente referido como makespan. É proposta uma nova heuristica MIP que combina movimentos atômicos, tais como inserção, ejeção e fecho, para gerar sequências destes movimentos que minimizem o makespan. Esta heurística utiliza um resolvedor comercial para realizar a busca na vizinhança em uma estrutura de algoritmo de múltiplos inícios. A abordagem apresenta um bom desempenho computacional considerando dois conjuntos de instâncias testes previamente publicados na literatura científica.



Resumo Inglês:

In this paper we study the unrelated parallel machine scheduling problem with sequence and machine-dependent setup times. We consider the objective of minimizing the maximum completion time of the latest job, usually referred to as makespan. We propose a new MIP-based heuristic combining atomic moves such as insertion, ejection and closure, in order to generate sequences of such atomic moves minimizing the makespan. This heuristic employs a commercial solver to search the neighborhood in a multi-start algorithm. Our approach performed well in computational experiments targeting two sets of benchmark instances previously used in the literature.