Calidad de óptimos locales para problemas de programación de la producción en máquinas paralelas
Professor Advisor
dc.contributor.advisor
Correa Haeussler, José
Author
dc.contributor.author
Muñoz Valdés, Felipe Tomás
Associate professor
dc.contributor.other
Carrasco Schmidt, Rodrigo
Associate professor
dc.contributor.other
Epstein Numhauser, Rafael
Associate professor
dc.contributor.other
Verschae Tannenbaum, José
Admission date
dc.date.accessioned
2016-11-23T20:12:18Z
Available date
dc.date.available
2016-11-23T20:12:18Z
Publication date
dc.date.issued
2016
Identifier
dc.identifier.uri
https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/141407
General note
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Doctor en Sistemas de Ingeniería
es_ES
Abstract
dc.description.abstract
En este trabajo se estudia la calidad que ofrecen las soluciones óptimas locales para problemas de programación de tareas en máquinas en paralelo. Los ambientes considerados son máquinas idénticas, idénticas restringidas, uniformes restringidas y no-relacionadas. El objetivo considerado es la minimización del tiempo ponderado de completación. Para estudiar la calidad de los óptimos locales se determinan los factores de aproximación para las soluciones localmente óptimas de los vecindarios de inserción (jump) e intercambio (swap).
Los resultados indican que para los ambientes de máquinas paralelas uniformes y no-relacionadas, el costo de cualquier óptimo local se encuentra alejado a lo más en un factor 2,618 con respecto al costo del óptimo. Si solo se considera la minimización del tiempo de completación, se tiene que el factor es 2. El mismo resultado se obtuvo para el ambiente de máquinas uniformes con tareas unitarias, para los casos ponderado y no ponderado.
Por otra parte, para el problema de máquinas paralelas idénticas restringidas, se determinó que el factor de aproximación se encuentra entre 1,75 y 1,809. Para el caso no ponderado este factor se encuentra entre 1,5333 y 1,618. Para el caso de tareas unitarias, donde el objetivo es la minimización del tiempo ponderado de completación, se determinó que el factor de aproximación se encuentra entre 1,5333 y 1,618. Mientras que para el caso no ponderado se tienen evidencias que indican que el factor de aproximación es 1,5333.
es_ES
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dc.description.sponsorship
Este trabajo ha sido parcialmente financiado por Universidad del Bío-Bío; Conicyt, Programa de Formación de Capital Humano Avanzado; Núcleo Milenio Información y Coordinación en Redes