PSPLIB-ENERGY: Una extensión de la librería PSPLIB para la evaluación de la optimización energética en el RCPSP

• Autores: Daniel Morillo Cuadrado, Federico Barber, Miguel Angel Salido Gregorio
• Localización: Inteligencia artificial: Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial, ISSN-e 1988-3064, ISSN 1137-3601, Vol. 17, Nº. 54, 2014, págs. 48-61
• Idioma: español
• DOI: 10.4114/intartif.vol17iss54pp48-61
• Títulos paralelos:
  • PSPLIB-ENERGY: a extension of PSPLIB library to assess the energy optimization in the RCPSP
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• Resumen
  • español

    Los problemas de scheduling constituyen una de las áreas centrales en la planificación y desarrollo de cualquier proyecto, con una gran aplicabilidad a situaciones del mundo real. Debido a la gran complejidad que habitualmente presentan estos problemas, su resolución suele basarse en métodos metaheurísticos de optimización, de forma que la evaluación de estos métodos es empírica. Por esta razón se generan benchmarks, que proveen de un conjunto de casos de prueba que permiten evaluar el comportamiento de los algoritmos que se desarrollan. En este artículo se extiende la librería PSPLIB. Esta extensión consiste en incorporar a cada instancia del RCPSP (Resource Constrained Project Scheduling Problem), un modelo matemático realista de consumo de energía. Esta propuesta brinda una alternativa a la tendencia actual en el campo de la optimización y la manufactura que demanda la inclusión de componentes y métodos que reduzcan el impacto ambiental en el proceso de toma de decisiones. Finalmente se propone un nuevo criterio de optimalidad para comparar las diferentes técnicas de búsqueda.

  • English

    Scheduling problems is one of the core areas in the planning and development of any project, with a wide applicability to real-world situations. Due to the high complexity of these problems, the solving process is often based on metaheuristics techniques, so that the evaluation of these methods is empirical. Therefore benchmarks, which provide a set of test cases to assess the behavior of algorithms, are generated. This paper extends the PSPLIB library. This extension incorporates to each instance of RCPSP (Resource Constrained Project Scheduling Problem), a realistic mathematical model of energy consumption. This proposal provides an alternative to the current trend in the eld of optimization and manufacturing that requires the inclusion of components and methods that reduce the environmental impact in the process of decision making. Finally a new optimality criterion is proposed to compare di erent search techniques. The PSPLIB-ENERGY is available at http://gps. webs.upv.es/psplib-energy