MODELOS DE PLANIFICACIÓN

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1 MODELOS DE PLANIFICACIÓN Santiago de Compostela, Octubre s jk C max P Jm prmt L max NP Rm tree C j Algoritmos wj U j Uj Calendarios Fm prec w j U j Práctica CONTENIDO. Contents 1 Descripción del problema. 2 2 Resolución de problemas de planificación Determinísticos Estocásticos Complejidad Algoritmos Planificación en la práctica 12 4 Bibliografía 15 1

2 1 Descripción del problema. SCHEDULING, ELABORACIÓN DE CALENDARIOS o PLANIFICACIÓN: asignación de recursos escasos a tareas a lo largo del tiempo para alcanzar un objetivo. Fabricación de etiquetas. Impresión del logotipo, precio, etc. Recorte. Empaquetado. Minimizar el retraso en la entrega. Construcción de una línea férrea de alta velocidad. Elaboración del proyecto. Trámites administrativos. Ejecución de la obra. Minimizar la duración del proceso. RECURSOS MÁQUINAS, m TAREAS TRABAJOS, n Objetivos FUNCIONES M 1, M 2, M 3 J 1, J 2, J 3, J 4 Máquina 3 Máquina 2 Máquina 1 J 2 J 4 J 1 J 3 J 1 J 2 J 1 J 2 J 3 t Diagrama de Gantt. Planificación factible RECURSOS MÁQUINAS, m TAREAS TRABAJOS, n Objetivos FUNCIONES Parámetros asociados a cada TRABAJO j: Operaciones ( { O 1j,..., O mj j} ). Tiempo de proceso (p ij ). Ready o release date (r ij ). Fecha de entrega due date (d j ). Peso o ponderación (w j ). 2

3 Función de coste (f j (t)). RECURSOS MÁQUINAS, m TAREAS TRABAJOS, n Objetivos FUNCIONES Descripción de un problema determinístico α β γ α = α 1 ; α 2, donde α 1 {, P, Q, R, J, F, O, X} y α 2 { } N. α 1 {, P, Q, R}. Cada trabajo consta de una única operación que puede procesarse en cualquier máquina. α 1 = : una única máquina; p ij = p j. α 1 =P: Máquinas paralelas idénticas. α 1 =Q: Máquinas paralelas uniformes. α 1 =R: Máquinas paralelas no relacionadas. α 1 =J: Problema Job Shop. O 1j O 2j... O mj j. O ij será procesada en la máquina µ ij durante p ij unidades de tiempo. En general, se supone que µ ij µ i+1,j para cada i = 1,..., m j. α 1 =F: Problema Flow Shop. Es un caso especial del problema Job Shop tomando m j = m, para cualquier j = 1,..., n y µ ij = M i, para cualquier j = 1,..., n. α 1 =O: Problema Open Shop. Todos los trabajos tienen el mismo número de operaciones, cada operación se realiza en una máquina específica, pero no existe ninguna relación de precedencia entre las operaciones. α 1 =X: Problema Mixed Shop. Es una combinación de Job Shop y de Open Shop. α 2 = m. α 2 =. RECURSOS MÁQUINAS, m TAREAS TRABAJOS, n Objetivos FUNCIONES Descripción de un problema determinístico α β γ β con β un subconjunto de {β 1, β 2, β 3, β 4 }. 3

4 β 1 {pmtn, }: β 1 =pmtn: cualquier operación puede interrumpirse y reiniciarse más tarde. β 1 = : No se permite interrupción. β 2 {prec, tree, }: β 2 =prec: Se especifica una relación de precedencia entre los trabajos. β 2 =tree: el grafo G es un árbol con raíz, donde de cada nodo sale a lo sumo una rama o llega a él una única rama. β 2 = : No hay relaciones de precedencia. β 3 {r j, s jk, }. β 3 = r j. β 3 = s jk. β 3 = : Todos los valores son cero. β 4 {p j = 1, p ij = 1, }. β 4 = p j = 1: Cada trabajo necesita un tiempo de proceso de una unidad. β 4 = p ij = 1: Cada operación requiere una unidad de procesamiento. β 4 = : Los valores de p j o de p ij pueden ser cualquier entero no negativo. RECURSOS MÁQUINAS, m TAREAS TRABAJOS, n Objetivos FUNCIONES Descripción de un problema determinístico α β γ γ con γ {f max, f j }. Makespan (alcance o duración total) C max = max {C 1,..., C n } C j es el tiempo total del trabajo j en el sistema. Máximo retraso, L max. L max = max {L 1,..., L n } C j es el tiempo total del trabajo j en el sistema. L j = C j d j es el retraso ( lateness ) que sufre un trabajo respecto a su fecha de entrega. 4

5 Tiempo total de finalización ponderado wj C j C j es el tiempo total del trabajo j en el sistema. Tardanza total ponderada, wj T j C j es el tiempo total del trabajo j en el sistema. T j = max {C j d j, 0} = max {L j, 0} es la tardanza ( tardiness ) del trabajo j respecto a su fecha de entrega. Número total ponderado de trabajos con retraso, wj U j C j es el tiempo total del trabajo j en el sistema. U j = RECURSOS MÁQUINAS, m TAREAS TRABAJOS, n Objetivos FUNCIONES { 1 si Cj > d j 0 en el resto Descripción de un problema determinístico α β γ P m r j, M j w j T j. Asignación de puertas de embarque. 1 s jk C max. Problema del viajante. P prec C max. Planificación de proyectos. Jm C max. Job Shop con m máquinas. T j = max {C j d j, 0} C max = max {C 1,..., C n } Calendario sin retraso. Ninguna máquina está libre si hay alguna operación lista para ser procesada. Calendario activo. No es posible construir otro intercambiando el orden de los trabajos donde alguna operación finalice antes y ninguna finalice más tarde. Calendario semi-activo. Ninguna operación finaliza antes sin cambiar el orden de procesamiento en alguna máquina. 5

6 2 Resolución de problemas de planificación. 2.1 Determinísticos Qm p j = 1 f(c j ). Modelo del transporte asociado. Trabajos n Posiciones (m n) 1, c 112 = f(2/v 1 ) 1,2 1 2, c 222 = f(2/v 2 ) 2,2 1 x ijk = 1 el trabajo j es el trabajo k en la máquina i; x ijk = 0 c ijk = h j (C j ) = f j (k/v i ). Qm p j = 1 f(c j ) Problema de asignación ponderada N=conjunto de trabajos M=conjunto de posiciones (i, k) (i, 1) posición del último trabajo en la máquina i. (i, 2) posición del penúltimo trabajo en la máquina i. (i, k) posición del trabajo k ésimo en la máquina i empezando por el final. x ijk = 1 el trabajo j es el trabajo k, empezando por el final, en la máquina i x ijk = 0, en otro caso. w ijk = kp ij. 1 w j C j Trabajos J 1... J n w j w 1... w n p j p 1... p n u j u 1... u n Indice de urgencia: u j = w j /p j, j = 1,..., n Calendario óptimo (regla WSPT): el trabajo j se ejecuta, sin interrupción, antes que el trabajo k si y sólo si u j u k Este problema puede resolverse en tiempo polinomial. 1 r j L max L j = C j d j, j = 1,..., n 6

7 L max = max {L 1,..., L n } fuertemente NP-hard!!!! 1 w j U j U j = { 1 si Cj > d j 0 en el resto NP-hard!!!! 2.2 Estocásticos X ij : Tiempo de proceso del trabajo j en la máquina i. 1/λ ij : valor esperado o media de la variable X ij. R j : Instante en que está listo el trabajo j para ser procesado. D j : Fecha de entrega del trabajo j. w j : la ponderación del trabajo j. Tasa de finalización: c(t) = V. a. continua f(t), t > 0 V. a. discreta 1 F (t) c(t) = P (X=t), t = 0, 1, 2,... P (X t) ICR: c(t) es creciente. DCR: c(t) es decreciente. Régimen de lista estática sin interrupción (Nonpreemptive Static List Policy) El decisor ordena los trabajos en el instante cero de acuerdo con una lista de prioridades. Esta lista de prioridades se mantiene durante el proceso. Régimen de lista estática con interrupción (Preemptive Static List Policy) Un trabajo está preparado en un cierto instante. El trabajo que está siendo procesado posee una prioridad más baja, entonces éste trabajo deja de ser procesado y se sustituye por el que está listo con prioridad más alta. Régimen dinámico sin interrupción (Nonpreemptive Dynamic Policy) Cada vez que una máquina está libre el decisor puede seleccionar el siguiente trabajo que va a ser procesado. No está permitido interrumpir la ejecución de un trabajo para iniciar el procesado de otro trabajo. Régimen dinámico con interrupción (Preemptive Dynamic Policy) En cada instante el decisor puede escoger el trabajo que va a procesarse en cada máquina. Para ello tendrá en cuenta toda la información disponible y también que es posible la interrupción. 1 w j C j X j v.a. con E[X j ] finita. Función objetivo: E[ w j C j ] Calendario óptimo bajo lista estática sin interrupción y lista dinámica sin interrupción: el trabajo j se ejecuta antes que el trabajo k si y sólo si 7

8 w j /E[X j ] w k /E[X k ] Calendario óptimo bajo lista dinámica con interrupción: WSEPT sin interrupción si todas las distribuciones X j son ICR. 1 w j C j X j v.a. con Exp(λ j ). R j v.a. con cualquier distribución conjunta. Función objetivo: E[ w j C j ] Calendario óptimo: WSEPT con interrupción La versión determinística es NP-hard. Problema Determínistico Estocástico Pm p j = 1, tree C max Regla CP??? O2 C max Regla LAPT??? 2.3 Complejidad Representación de un problema computacional. x h h(x) Complejidad del algoritmo M: T (n) = max {time h (x) x = n}, time h (x) : número de etapas realizadas por h x : longitud de x respecto a un sistema de codificación. Resoluble de modo polinomial: T ( x ) O( x k ). 8

9 Problema de decisión x h h(x) {si, no} L P si y sólo si T (n) O(n k ) L N P si y sólo si para cada x existe y con y q( x ) tal que y es un certificado para la respuesta si y se puede comprobar en tiempo polinomial la certificación 1 w j U j, P N P U j = { 1 si Cj > d j 0 en el resto Problema de optimización. Caso: para cada trabajo j = 1,..., n, (p j, d j, w j ). Respuesta: una planificación de los trabajos. Problema de decisión. Caso: para cada trabajo j = 1,..., n, (p j, d j, w j ) y un entero positivo K. Respuesta: si cuando el número ponderado de trabajos con retraso es menor o igual a K. CERTIFICADO: Calendario S con w j U j S K L 1, L 2, decimos que L 1 L 2, si existe una función g tal que i) g se puede calcular en tiempo polinomial. ii) x L 1 si y sólo si g(x) L 2 para cualquier x. iii) x lleva a la respuesta si en L 1 si y sólo si g(x) conduce a la respuesta si en L 2. 1 w j T j es fuertemente NP-hard. (T j =max{c j d j,0}) 3-PARTICIÓN reduce a 1 w j T j t, a 1, a 2,..., a 3t, b N, con b 4 < a j < b 2, j = 1,..., 3t, y 3t j=1 a j = tb, A 1,..., A t, de {1,..., 3t}, tales que A r A s = con r s y j A i a j = b para cualquier i = 1,..., t? 9

10 z= 1 j k 3t... t b+1 2b+2 3b+3 (t 2)(b+2) (t 1)(b+1) a j a k (t 1)tb 2.4 Algoritmos n=4t 1, d j =0, p j =a j, w j =a j, j=1,...,3t Cómo encontrar soluciones en N P? d j =(j 3t)(b+1), p j =1, w j =2, j=3t+1,...,4t 1. Búsqueda local Simulated annealing Búsqueda Tabú Ramificación y acotación ( branch and bound ) Algoritmos genéticos Basados en mercados y agentes. 1 w j T j J 1 : p 1 = 12, w 1 = 4, d 1 = 16 J 2 : p 2 = 8, w 2 = 5, d 2 = 26 J 3 : p 3 = 15, w 3 = 3, d 3 = 25 J 4 : p 4 = 9, w 4 = 5, d 4 = 27 Cota inferior=67 d j d k, p j p k, w j w k j antes k?,?,?,? Nivel 0 Cota inferior=112 Nivel 1?,?,?,3?,?,?,4 Cota inferior=67?,?,4,3?,?,1,3 Nivel 2 Cota inferior=109 1,2,4,3 Valor óptimo =67 Estructura: una secuencia de trabajos en el problema. Población inicial: Nivel 3 m 1 calendarios producidos por el método Campbell, Dudek y Smith (1970). Calendario producido por el método de Dannenbring (1977). El resto de los miembros se obtienen mediante mutaciones. Función de ajuste: 10 Fm C max es NP-hard.

11 Se calcula, para cada calendario, el alcance o makespan. Se calcula el máximo de los alcances, CMAX. La función de ajuste es la desviación del alcance de cada miembro de la población respecto a CMAX. Fm C max es NP-hard. Operador genético: cruce (operador PMX de Golberg) A B Seleccionamos aleatoriamente las posiciones [3, 5]. A B A B A B Criterio de finalización: Número de generaciones. S(t) Fm C max C(s i (t)), CMAX(t), f(s i (t)) = CMAX(t) C(s i (t)) T OT F IT = f(s i (t)) P (s i (t)) = f(s i(t)) T OT F IT Seleccionamos dos progenitores PMX, S(t + 1) NO TG=60? SI NG=20? NO SI PARAR 1 s jk C max es fuertemente NP-hard. Caso particular: Trabajo j (a j, b j ) y s jk = a k b j. 11

12 j TSP: M a j j p j M c jk = s jk b j k a k b j s jk existe algoritmo en tiempo polinomial 3 Planificación en la práctica Reglas de prioridad o dispatching rules Según su dependencia respecto al instante en que se aplican. Estáticas: WSPT, EDD,... Dinámicas: MS En el instante t, max {d j p j t, 0}. Según la información que utilizan. 1 w j T j Locales: WSPT, EDD, MS,... Globales: MS Regla ATC ( Aparent Tardiness Cost ) M a k I j (t) = w j exp( max {d j p j t, 0} ) p j K p p: valor medio de los tiempos de proceso de los trabajos pendientes K: factor de escala determinado empíricamente. j se realiza antes que k si y sólo si I j (t) I k (t). K grande = ATC=WSPT. K pequeño = ATC=MS para trabajos retrasados. ATC=WSPT para trabajos sin retraso. Prontitud de las fechas de entrega ( due date tightness ): dj τ = 1. nc max Rango de las fechas de entrega, R: Modelos y Aplicaciones. R = d max d min C max. 12 K?

13 Estáticos Dinámica. Funcionamiento de las máquinas más complejo. Existencia de preferencias. Disponibilidad de las máquinas. Linealidad de las funciones de penalización. Multiplicidad de objetivos. Asignación de turnos. Distribución del tiempo de proceso no exponencial. Correlación entre tiempos de proceso. Aprendizaje y desgaste. LAS EMPRESAS DISEÑAN E IMPLEMENTAN SISTEMAS DE PLANIFICACIÓN!!. Arquitectura de un sistema Datos básicos Recogida datos Gestor de datos Generador de calendarios Editor calendarios Evaluación Pantalla gráfica Usuario. Calendarios robustos Ocurrencia de hechos inesperados 13

14 1 w j T j J 1 : p 1 = 10, d 1 = 10, w 1 = 1 J 2 : p 2 = 10, d 2 = 22, w 2 = 100 J 3 : p 3 = 10, d 3 = 34, w 3 = 100 J 1 J 2 J 3 wj T j = 0 0 δ = J 1 J 2 J 3 t 0 t wj T j = 1410 Ocurrencia de hechos inesperados 1 w j T j J 1 : p 1 = 10, d 1 = 10, w 1 = 1 J 2 : p 2 = 10, d 2 = 22, w 2 = 100 J 3 : p 3 = 10, d 3 = 34, w 3 = 100 J 2 J 3 J 1 wj T j = t δ = 10 0 J 2 J 3 J 1 wj T j = 30 t Ocurrencia de hechos inesperados 1 w j T j J 1 : p 1 = 10, d 1 = 10, w 1 = 1 J 2 : p 2 = 10, d 2 = 22, w 2 = 100 J 3 : p 3 = 10, d 3 = 34, w 3 = 100 Sin retraso δ = 0 Orden 1, 2, 3 Orden 2, 3, 1 wj T j = 0 wj T j = 20 wj T j = 1410 wj T j = 30 Tiempo de finalización: C j, Función objetivo: Z 14

15 Retraso δ Tiempo de finalización: C j (δ) Función objetivo: Z (δ) Medidas de robustez: Z (δ) Z δ (Z (δ) Z)P ( = δ), δ=0 R(S) = δ=0 n w j (d j C j ) j=1 n w j d j j=1 (Z (δ) Z)P ( = δ). Mecanismos de aprendizaje Aprendizaje de memoria Basado en el estudio de casos Inducción y redes neuronales Sistemas de clasificación Qué queda por hacer? Métodos de búsqueda de soluciones. Secuenciación on-line. El campo de la resecuenciación. Combinar características determinísticas y estocásticas. Evaluación de los heurísticos. Combinar programación en máquinas con otros aspectos como personal, control del inventario, mantenimiento, etc. Secuenciación distribuida. McKay, K., Pinedo, M. y Webster, S. (2001) A practice-focused agenda for production scheduling research. Production and Operations Management 11, Bibliografía Brucker, P. (2004) Scheduling algorithms. Springer. Pinedo, M. (2002) Scheduling. Theory, Algorithms, and Systems. Prentice-Hall.. 15

16 European Journal of Operational Research. IEEE Transactions on Robotics and Automation. Interfaces. Journal of Scheduling. Mathematical Programming. Managenement Science. Operations Research durr/query/ 16