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Algoritmi di Rollout per il problema del Job Shop Scheduling

In questo lavoro di tesi sono stati proposti e valutati metodi approssimati di soluzione per il problema del job shop scheduling, basati su tecniche di rollout.
Sono stati definiti, implementati e valutati algoritmi di rollout per la risoluzione del problema del job shop scheduling.
Nella fase di valutazione delle prestazioni degli algoritmi di rollout, sono stati condotti una serie di esperimenti computazionali su un insieme di istanze appartenenti alla OR-Library, al fine di determinare la qualità della soluzione ed i tempi di esecuzione.

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Introduzione 0 Introduzione I problemi di scheduling sono problemi decisionali in cui riveste importanza fondamentale il fattore tempo, inteso come risorsa (scarsa) da allocare in modo ottimale. In particolare, nei problemi di scheduling su macchine la risorsa-tempo è identificata con il tempo dedicato da alcune macchine al processamento di attività. Il problema del job shop scheduling è una particolare istanza del problema di scheduling su macchine in cui le attività sono rappresentate da operazioni e l’assegnamento delle operazioni alle macchine avviene rispettando dei vincoli di precedenza tra le operazioni stesse. Questo problema è stato oggetto di numerosi studi nell’ambito della Ricerca Operativa, che hanno consentito di sviluppare diversi modelli che lo rappresentano e differenti metodi per risolverlo. Tuttavia, data la natura NP-HARD del problema (la maggior parte delle istanze non sono risolvibili in tempo polinomiale), a tutt’oggi non è possibile identificare un approccio preferibile in assoluto per la sua soluzione. La sua complessità computazionale ha indirizzato la ricerca verso lo sviluppo di algoritmi euristici, che hanno come obiettivo quello di calcolare una soluzione approssimata, quanto più possibile vicina a quella ottimale. Tra i vari approcci euristici proposti in letteratura i più promettenti risultano essere quelli che impiegano meta- euristiche, quali il tabu search, il simulated annealing e gli algoritmi genetici, che in

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Informazioni tesi

  Autore: Nicola Fiordalisi
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 2001-02
  Università: Università degli Studi della Calabria
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria gestionale
  Relatore: Francesca Guerriero
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 94

FAQ

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Parole chiave

algoritmi rollout
euristiche
job shop sched
meta-euristiche
rollout
scheduling

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