Un domaine très ouvert : les problèmes d'ordonnancement
Uno de los problemas que se plantea en los procesos de compra-venta es el de determinar el conjunto de objetos que satisfacen las necesidades de los posibles compradores. Para resolver este problema es conveniente caracterizar los productos que, potencialmente, se desean adquirir a través de un número finito de atributos. Los objetivos válidos serán aquellos para los que los atributos asociados superen unos valores prefijados. Ahora bien, determinar los verdaderos valores de los atributos suele...
Sea G un grafo no dirigido con n vértices y m aristas. Un p-Centro de G es un conjunto de p puntos en el que se minimiza la distancia al vértice más lejano. Esta distancia mínima es el p-Radio de G. Un Centro Local es un punto c a la misma distancia (llamada rango del centro local) de un conjunto no vacío de vértices que no son todos accesibles a través de un mismo vértice adyacente a c. Todo p-radio es el rango de algún centro local, por tanto, para resolver el problema del p-centro basta encontrar...
Nous montrons qu’une priorité dynamique particulière allouée aux tâches dans un système d’exploitation d’ordinateurs multitâches s’interprète comme deux problèmes d’ordonnancement particuliers, l’ordonnancement de tâches détériorantes à durée opératoires variables et de tâches en retard ou en attente de réparation de la machine. Deux propositions sur son comportement sont énoncées. Sous certaines conditions nous montrons qu’elle est une règle d’indice. Pour le faire, nous présentons l’outil des...
We show that a particular dynamic priority given to jobs in a multitasks operating system of computers is a deteriorating jobs or a delaying jobs scheduling. Under some assumptions we also show that it is an index rule. To do this, we present the tool of bandit processes to solve stochastic scheduling problems on a single machine.
En este trabajo se estudia el problema de la búsqueda de una recta de entre n tangentes a una circunferencia. Se da un método para calcular la longitud media óptima del camino recorrido hasta encontrar la recta. Se obtienen ecuaciones que determinan la trayectoria solución de este problema.
El viaje de P a Q se puede hacer por diferentes líneas de autobuses que pasan por P según una ley de Poisson dada y tienen distintas velocidades. En esta nota analizamos la estrategia óptima para un pasajero que llega al azar a la parada P y desea trasladarse a Q en un tiempo mínimo. Al final (n.5) consideramos un problema de espera para autobuses que no siguen una distribución de Poisson.
El presente trabajo es el resultado de una aplicación de la programación multicriterio interactiva a la planificación agraria y pretende seleccionar a priori qué método puede ser más adecuado a un problema de programación multicriterio. Para realizar esta selección se han definido un conjunto de características obtenidas bajo consideraciones tanto subjetivas como objetivas. Los métodos de programación multicriterio interactivos que se han contrastado(*) se han analizado tanto a nivel teórico como...
In this paper, we introduce some definitions of uncertainty orders for random vectors in a sublinear expectation space. We all know that, under some continuity conditions, each sublinear expectation 𝔼 has a robust representation as the supremum of a family of probability measures. We describe uncertainty orders from two different viewpoints. One is from sublinear operator viewpoint. After giving definitions such as monotonic orders, convex orders and increasing convex orders, we use these uncertainty...
Nous présentons, dans cet article, une approche hybride pour la résolution du sac à dos multidimensionnel en variables 0–1. Cette approche combine la programmation linéaire et la méthode tabou. L’algorithme ainsi obtenu améliore de manière significative les meilleurs résultats connus sur des instances jugées difficiles.
We present, in this article, a hybrid approach for solving the 0–1 multidimensional knapsack problem (MKP). This approach combines linear programming and Tabu search. The resulting algorithm improves on the best result on many well-known hard benchmarks.
Dans cet article nous étudions une heuristique d’optimisation globale basée sur la -transformation. Nous illustrons son comportement sur deux types d’exemples. D’abord, nous utilisons un ensemble de fonctions objectif continues non convexes. Nous recherchons l’optimum global de chaque fonction. Ensuite, nous donnons un exemple d’optimisation combinatoire. Cet exemple est lié à l’optimisation paramétrique des règles d’ordonnancement dans un atelier de production manufacturière. Les résultats des...