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Estudio computacional de algunos nuevos algoritmos heurísticos para el problema de planificación de proyectos con limitación de recursos.

Ramón Alvarez-Olaguibel, José Manuel Tamarit Goerlich, Vicente Valls Verdejo (1988)

Trabajos de Investigación Operativa

El trabajo describe dos métodos de diseño de algoritmos heurísticos para el problema de planificación de un proyecto con limitación de recursos. El primer método es constructivo: las actividades del proyecto se intentan incorporar a la secuencia posible tan pronto como lo permiten sus relaciones de precedencia, resolviendo de diversas formas los conflictos provocados por la limitación de recursos. El segundo enfoque está basado en la idea de incorporar arcos disjuntos para resolver las incompatibilidades...

Estudio del proceso de salida en un modelo D/Er/1.

Belén Castro Iñigo (1992)

Trabajos de Investigación Operativa

En este artículo se derivan expresiones para la distribución y momentos de las variables tiempo hasta la n-ésima salida y tiempo entre salidas, en modelos de la forma D/Er/1. Se incluyen expresiones obtenidas a partir de los resultados anteriores para las distribuciones transitorias de los tiempos de salida en diferentes modelos tándem. Por último, como aplicación de los resultados se incluye un ejemplo útil para la toma de decisiones en un sistema sanitario.

Évaluation de la fiabilité d’un système de prévision de la demande dans le cas d’une politique de regroupement des besoins

Alice Yalaoui, Éric Châtelet, Chengbin Chu (2003)

RAIRO - Operations Research - Recherche Opérationnelle

To establish production plans or replenishment plans, firms use forecasting systems. Such a system is composed of a forecasting method and a lot-sizing method. We propose a scheme to evaluate the reliability of such a system. This evaluation is based on the impact of demand randomness on the long run total cost. The scheme is illustrated with a system including an exponential smoothing technique for the demand forcasting and the Florian and Klein [5] method for the lot-sizing. Simulation results...

Évaluation de la fiabilité d'un système de prévision de la demande dans le cas d'une politique de regroupement des besoins

Alice Yalaoui, Éric Châtelet, Chengbin Chu (2010)

RAIRO - Operations Research

Pour établir des plans de production et d'approvisionnements, une entreprise utilise un système de prévisions. Celui-ci est constitué d'une méthode de prévision de la demande et d'une méthode de lot-sizing permettant l'obtention de plans prévisionnels. Nous proposons une démarche permettant d'évaluer la fiabilité des prévisions fournies par un tel système. Cette analyse se base sur l'étude de l'impact des aléas de la demande sur les coûts induits par les plans prévisionnels. Nous avons appliqué...

Evaluation of decision-making units based on the weight-optimized DEA model

Jiasen Sun, Rui Yang, Xiang Ji, Jie Wu (2017)

Kybernetika

Data envelopment analysis (DEA) is a methodology for measuring best relative efficiencies of a group of peer decision-making units (DMUs) that take multiple inputs to produce multiple outputs. However, the traditional DEA model only aims to maximize the efficiency of the DMU under evaluation. This usually leads to very small weights (even zero weights) being assigned to some inputs or outputs. Correspondingly, these inputs or outputs have little or even no contribution to efficiency, which is unfair...

Evolutionary algorithms for job-shop scheduling

Khaled Mesghouni, Slim Hammadi, Pierre Borne (2004)

International Journal of Applied Mathematics and Computer Science

This paper explains how to use Evolutionary Algorithms (EA) to deal with a flexible job shop scheduling problem, especially minimizing the makespan. The Job-shop Scheduling Problem (JSP) is one of the most difficult problems, as it is classified as an NP-complete one (Carlier and Chretienne, 1988; Garey and Johnson, 1979). In many cases, the combination of goals and resources exponentially increases the search space, and thus the generation of consistently good scheduling is particularly difficult...

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