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Este artículo presenta los resultados experimentales obtenidos de secuenciar trabajos en una máquina, a fin de minimizar la tardanza total ponderada mediante un algoritmo GRASP. Los resultados se compararon con los valores óptimos o mejores valores reportados hasta el momento para cada una de las instancias de OR-Library y se encontró una excelente relación entre la calidad de los resultados (93% de las instancias se solucionaron con una desviación máxima del 1% respecto a estos valores) y el esfuerzo computacional y de implementación requerido. El algoritmo se implementó usando macros en una hoja de cálculo. La fase de postoptimización se realizó mediante una estrategia de Búsqueda Local que utilizó reglas de dominancia que, aun cuando sencillas, permitieron mejorar sustancialmente la tardanza total ponderada de las secuencias obtenidas en la fase constructiva del algoritmo. A GRASP algorithm was implemented in a common spreadsheet for single machine scheduling total weighted tardiness problem, and was tested with OR-Library instances. Results were compared with optimum or best known schedules for each instance, yielding less than 1% of difference in 93% of the cases, which results in an excellent tradeoff among results quality, computational effort and implementation easiness. Local search was performed on the post-optimization phase, based on dominancy rules, which yielded even better results with little implementation effort. Este artigo apresenta os resultados experimentais obtidos ao sequenciar trabalhos em uma máquina, a fim de minimizar a tardança total ponderada mediante um algoritmo GRASP. Os resultados compararam-se com os valores ótimos ou os melhores valores conhecidos até o momento para cada uma das instâncias de OR-Library e encontrou-se uma excelente relação entre a qualidade dos resultados (93% das instâncias solucionaram-se com um desvio máximo de 1% com respeito a estes valores) e o esforço computacional e de implementação requerido. O algoritmo implementouse usando macros em uma planilha de cálculo. A fase de pós-otimização realizou-se mediante uma estratégia de Busca Local que utilizou regras de dominância que, ainda que simples, permitiram melhorar substancialmente a tardança total ponderada das seqüências obtidas na fase construtiva do algoritmo. |
