Variable Profit GAP es una nueva generalización del Problema de Asignación Generalizada o Generalized Assignment Problem (GAP), un conocido y ampliamente aplicado problema de optimización combinatoria NP-Hard. Está motivado principalmente por la distribución de la caña de azúcar a los ingenios azucareros de Tucumán, una provincia del noroeste de Argentina. La eficiencia de los ingenios depende de la cantidad de materia prima que se procesa, entre otros factores.

Las principales diferencias con el GAP son:

• Existe una capacidad mínima que debe cumplir cada fábrica, por debajo de la cual la fábrica no puede seguir trabajando y debe parar.
• La mayoría de las azucareras alcanzan su máxima eficiencia cuando trabajan a un determinado porcentaje de la capacidad máxima. Trabajar por encima o por debajo de un pequeño umbral en torno a ese punto reduce la eficiencia de forma no lineal. Introducimos una función no lineal que mide la curva de eficiencia de una fábrica en función del régimen de trabajo de la misma. Esta función de eficiencia multiplica los beneficios del GAP, de forma que el máximo beneficio se obtiene en la máxima eficiencia.

Descargas

Benchmarks

• Estas instancias son generadas por nosotros. Deben resolverse como problemas de minimización.
• El formato es el mismo que el de la Biblioteca OR-Library:
  number of agents (m), number of jobs (n) 
for each agent i (i=1,...,m) in turn: 
  cost of allocating job j to agent i (j=1,...,n) 
for each agent i (i=1,...,m) in turn: 
  resource consumed in allocating job j to agent i (j=1,...,n) 
resource capacity of agent i (i=1,...,m)
• Benchmarks VPGAP.zip

Archivos de MatLab

• Generador de puntos de referencia, ejemplo de función no lineal y algoritmo de fuerza bruta para encontrar soluciones.
• MatLab files.zip

Archivos de Julia Lang

• Ejemplo de función no lineal y algoritmo de fuerza bruta para encontrar soluciones.
• Julia files.zip