Solving dynamic tardiness problems in single machine environments

Lasso, Marta Graciela; Pandolfi, Daniel; Pedro, María Eugenia de San; Villagra, Andrea; Gallard, Raúl Hector

doi:10.1109/cec.2004.1330990

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“…2001], Weighted Tardiness[De San Pedro et al 2001], Average Tardiness[Pandolfi D. et al 2003] y Weighted Number of Tardy Jobs]. En los problemas dinámicos MCMP-SRI fue aplicado para resolver problemas de adaptabilidad para Earliness y Tardiness[Villagra A. et al-2001], en problemas de dinámica parcial y total para Weighted Tardiness[Lasso M. et al 2003] y Average Tardiness].…”

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Algoritmos de reparación para el manejo de restricciones en la planificación del mantenimiento de locaciones petroleras

Rasjido¹,

Pandolfi²,

Villagra³

2014

ICTUNPA

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Los ecosistemas se ven afectados directa y negativamente por muchas actividades industriales riesgosas, como lo es el transporte y la explotación del petróleo. Por lo tanto es importante que las compañías petroleras lleven a cabo un mantenimiento correcto de los yacimientos petroleros. En este informe se explica las técnicas de reparación implementadas en la herramienta evolutiva PAE, para el manejo de las restricciones en la planificación del mantenimiento de las locaciones petroleras. Las comparaciones y los resultados obtenidos, muestran que el algoritmo de reparación propuesto requiere un menor esfuerzo computacional (evaluaciones) con la misma calidad de soluciones para los conjuntos de instancias utilizadas.

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Algoritmos de reparación para el manejo de restricciones en la planificación del mantenimiento de locaciones petroleras

Rasjido¹,

Pandolfi²,

Villagra³

2014

ICTUNPA

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“…Los parámetros (tamaño de la población, criterio de parada, probabilidades, etc.) se seleccionaron en base a la experimentación de los valores previamente usados con éxito (Lasso et al, 2004). La Tabla 1 resume los parámetros utilizados en todas las corridas.…”

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Algoritmo Multirecombinativo para la Planificación Dinámica del Mantenimiento de Locaciones Petroleras

et al. 2008

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ResumenSe presenta el desarrollo de una herramienta, denominada PAE (Planificación basada en un Algoritmo Evolutivo) que mejore las planificaciones dinámicas del mantenimiento de locaciones petroleras. Esta herramienta utiliza como motor de planificación un algoritmo evolutivo multirecombinativo que es el generador de múltiples soluciones a este problema. Se compararon los resultados obtenidos con información de planificación histórica facilitada por una empresa. Los resultados han sido satisfactorios y se puede concluir que con el uso de esta herramienta se mejora el tiempo total de la planificación original y se permite la re.planificación dinámica manteniendo el mismo nivel de calidad en los resultados. Finalmente el beneficio puede observarse desde dos puntos de vista: la disminución del costo de mantenimiento y la disminución de la probabilidad de caída o contingencias en la producción. Palabras clave: locaciones petroleras, algoritmo evolutivo, planificación, mantenimiento Multirecombinative Algorithm for Dynamic Scheduling of Maintenance of Oil Fields AbstractThe development of a computer tool named PAE (Scheduling based on an Evolutionary Algorithm) that improves the dynamic schedules of the maintenance of oil fields, is presented. This tool uses a multirecombinative evolutionary algorithm generator of multiple solutions to this problem. The results were compared with information of historical schedules facilitated by the company. The obtained results have been satisfactory concluding that the use of this tool improves the total timing of the original schedule and dynamic re-scheduling is allowed keeping the same quality level in the results. Finally, the benefit of this should be observed from two points of view: the decrease of the maintenance cost and the reduction of the probability of falling or contingencies in the production.

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