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Exploring a Resolution Method Based on an Evolutionary Game-Theoretical Model for Minimizing the Machines with Limited Workload Capacity and Interval Constraints
Indexado
WoS WOS:000377866400028
Scopus SCOPUS_ID:84942591190
DOI 10.1007/978-3-319-18167-7_28
Año 2015
Tipo proceedings paper

Citas Totales

Autores Afiliación Chile

Instituciones Chile

% Participación
Internacional

Autores
Afiliación Extranjera

Instituciones
Extranjeras


Abstract



We present an extension of the machines minimization for scheduling jobs with interval constraints, adding a limited machines workload capacity. We are motivated by the fixed-speed processors minimization problem subject to energy constraints, in which the time resolution is a critical factor for the quality of service in the system. We propose a mixed integer linear programming (MILP) model for an exact solution and explore an alternative resolution method based on a noncooperative evolutionary theoretical-game model. Our resolution method guarantees a feasible solution to the problem and the computational experiments with a timeout of 3 minutes show that it finds a solution with a number of machines less than or equal to the number of machines for a 97,19% of instances in comparison with the MILP solution over CPLEX 12.6.1.0, in only deciseconds.

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Colaboración Institucional



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Autores - Afiliación



Ord. Autor Género Institución - País
1 VASQUEZ-PEREZ, OSCAR CARLOS Hombre Universidad de Santiago de Chile - Chile
2 Osorio-Valenzuela, Luis Hombre Universidad de Santiago de Chile - Chile
3 Quezada, Franco Hombre Universidad de Santiago de Chile - Chile
4 LeThi, HA -
5 Dinh, TP -
6 Nguyen, NT -

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Financiamiento



Fuente
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Agradecimientos



Agradecimiento
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