Enfoque bi-objetivo basado en Aprendizaje Reforzado para problemas de secuenciación tipo Job Shop

Beatriz María Méndez-Hernández, Erick David Rodríguez-Bazan, Yailen Martínez-Jiménez, Liliana Ortega-Sánchez, Yunior C Fonseca-Reyna, Ann Nowé

Resumen


Los problemas de secuenciación de tareas requieren organizar en el tiempo la ejecución de tareas que comparten un conjunto finito de recursos, y que están sujetas a un conjunto de restricciones impuestas por diversos factores. Estos problemas aparecen con frecuencia en la vida real en numerosos entornos productivos y de servicios. El problema consiste en optimizar uno o varios criterios que se representan mediante funciones objetivo. En este artículo se analizan los problemas de secuenciación tipo Job Shop con los principales objetivos a optimizar para este tipo de problemas, seguidamente se propone un algoritmo con un enfoque bi-objetivo basado en la Frontera de Pareto y utilizando Aprendizaje Reforzado, para optimizar dos de los objetivos analizados, el tiempo de completamiento de todos los trabajos y la suma total de los tiempos de finalización de todos los trabajos. Por último se aplica el algoritmo propuesto a un conjunto de instancias obteniéndose resultados satisfactorios de acuerdo a dos métricas propuestas en la literatura para la evaluación de algoritmos multi-objetivo que usan la Frontera de Pareto.


Palabras clave


Job Shop, multi-objetivo, Pareto, Aprendizaje Reforzado

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