Resumen

Recientemente, el interés por la programación con trabajos deteriorados y efectos de aprendizaje no ha dejado de crecer. Sin embargo, la investigación en esta área rara vez ha considerado el escenario multiagente. Motivados por estas observaciones, consideramos la programación de dos agentes en una sola máquina que involucra simultáneamente los efectos de aprendizaje y el deterioro de los trabajos. En el modelo propuesto, suponemos que el tiempo real de procesamiento de un trabajo del primer (segundo) agente es una función decreciente (creciente) del tiempo total de procesamiento de los trabajos ya procesados en una programación. El objetivo es minimizar el tiempo total ponderado de finalización de los trabajos del primer agente con la restricción de que no se permite ningún trabajo retrasado para el segundo agente. Desarrollamos algoritmos de branch-and-bound y de recocido simulado para el problema. Realizamos amplios experimentos computacionales para comprobar el rendimiento de los algoritmos.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:trabajos, tiempo total ponderado de finalización, tiempo real de procesamiento, experimentos computacionales extensivos, algoritmos de recocido simulado, tiempo total de procesamiento, programación de agentes, primer agente, efectos de aprendizaje, entorno multiagente
• Keywords:jobs, total weighted completion time, actual processing time, extensive computational experiments, simulated annealing algorithms, total processing time, agent scheduling, first agent, learning effects, multiagent setting