Assesing The Performance of Different S-Metaheuristics To Solve Unrestricted Parallel Identical Machines Scheduling Problem

In this paper we present a comparative study of four trajectory or single-solution based metaheuristics (S-metaheuristics): Iterated Local Search (ILS), Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP), Variable Neighborhood Search (VNS), and Simulated Annealing (SA). These metaheuristics were considered to assess their respective performance to minimize the Maximum Tardiness (Tmax) for the unrestricted parallel identical machine scheduling (Pm) problem, which is considered an NP-Hard problem. The results obtained through experimentation show that SA was the best performing metaheuristic. Resumen En este trabajo se presenta un estudio comparativo de cuatro metaheuŕısticas basadas trayectoria o de solución única (S-metaheuŕısticas): Búsqueda Local Iterada (ILS), Procedimiento de Búsqueda Greedy Aleatorizado Adaptativo (GRASP), Búsqueda de Vecindario Variable (VNS), y Recocido Simulado (SA). Estas metaheuŕısticas fueron consideradas para evaluar su rendimiento respectivo de minimizar la Máxima Tardanza (Tmax) para el problema de planificación de máquinas paralelas idénticas irrestrictas (Pm), el cual se considera un problema NP-duro. Los resultados obtenidos mediante la experimentación demuestran que SA fue la metaheuŕıstica de mejor desempeño.