En los problemas duales e inversos de programación de trabajos para minimizar la penalización máxima
Autores: Lazarev, Alexander A.; Pravdivets, Nikolay; Werner, Frank
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
En los problemas duales e inversos de programación de trabajos para minimizar la penalización máxima
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Problema de programación
Fechas de lanzamiento
Minimizar penalización
NP-duro
Tiempo polinómico
Algoritmo de ramificación y poda
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 27
Citaciones: Sin citaciones
En este documento, consideramos el problema de programación de una sola máquina con fechas de inicio dadas y el objetivo de minimizar la penalización máxima, que es NP-duro en el sentido estricto. Para este problema, presentamos un problema dual y uno inverso y mostramos que ambos problemas pueden resolverse en tiempo polinómico. Dado que el problema dual proporciona una cota inferior sobre el valor óptimo de la función objetivo del problema original, utilizamos el valor de la función óptima de un subproblema del problema dual en un algoritmo de ramificación y acotación para el problema original de programación de una sola máquina. Presentamos algunos resultados computacionales iniciales para instancias con hasta 20 trabajos.
Descripción
En este documento, consideramos el problema de programación de una sola máquina con fechas de inicio dadas y el objetivo de minimizar la penalización máxima, que es NP-duro en el sentido estricto. Para este problema, presentamos un problema dual y uno inverso y mostramos que ambos problemas pueden resolverse en tiempo polinómico. Dado que el problema dual proporciona una cota inferior sobre el valor óptimo de la función objetivo del problema original, utilizamos el valor de la función óptima de un subproblema del problema dual en un algoritmo de ramificación y acotación para el problema original de programación de una sola máquina. Presentamos algunos resultados computacionales iniciales para instancias con hasta 20 trabajos.