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Una formulación MILP generalizada para el problema de nivelación de recursos agregados por períodos con duración variable de trabajo

Autores: Tarasov, Ilia; Haït, Alain; Battaïa, Olga

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2019

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Acceso abierto

Artículo científico


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería de Software

Palabras clave

Problema de nivelación de recursos
Duración de trabajo
Programación
Decisiones de gestión de recursos
Horizonte de planificación
Recursos
Trabajos
Objetivo de optimización
Costos de sobrecarga
Variables de decisión
Tiempo de inicio
Duración
Cantidad de recursos
Formulación matemática
Experimentos computacionales

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 38

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Estudiamos un problema de nivelación de recursos con duración variable de trabajos. El problema considerado incluye decisiones de programación y gestión de recursos. El horizonte de planificación es fijo y se divide en un conjunto de períodos de tiempo de igual duración. Hay varios tipos de recursos y su cantidad varía de un período a otro. Hay un conjunto de trabajos. Para cada trabajo, se debe completar un volumen fijo de trabajo sin interrupciones utilizando diferentes recursos. Si es necesario, se pueden utilizar recursos adicionales con costos adicionales durante cada período de tiempo. El objetivo de optimización es minimizar los costos totales de sobrecarga requeridos para la ejecución de todos los trabajos para la fecha límite establecida. Las variables de decisión especifican el tiempo de inicio de cada trabajo, la duración del trabajo y la cantidad de recursos asignados al trabajo durante cada período (puede variar a lo largo de los períodos). Proponemos una nueva formulación matemática generalizada para este problema de optimización. La formulación se compara con enfoques existentes de la literatura. Estudios teóricos y experimentos computacionales muestran que nuestro enfoque proporciona una asignación de recursos más flexible que resulta en mejores soluciones finales.

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