Metaheurísticas, una forma de resolver el problema Job Shop

Autores
Díaz, Alejandra Alcira
Año de publicación
2015
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de maestría
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Leguizamón, Mario Guillermo
Descripción
El problema del Scheduling representa es uno de los problemas más ampliamente tratados en el campo de la investigación de operaciones debido a su complejidad se lo incluye en los problemas NP-Completo. Para resolver el modelo Job Shop Scheduling que encierra el makespan se ha utilizado una propuesta que incluye el uso del metaheurísticas. Se pretende a través de esta línea de investigación, realizar un análisis comparativo de los trabajos realizados hasta el momento sobre scheduling abordando con dos metaheurística diferente.
Fil: Díaz, Alejandra Alcira. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Especialización en Ciencias de la Computación, orientación Bases de Datos; Argentina.
Peer Reviewed
Materia
Metaheurística
Job Shop
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
2016-06-22T23:50:58Z
Repositorio
Repositorio Institucional Abierto (UTN)
Institución
Universidad Tecnológica Nacional
OAI Identificador
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description El problema del Scheduling representa es uno de los problemas más ampliamente tratados en el campo de la investigación de operaciones debido a su complejidad se lo incluye en los problemas NP-Completo. Para resolver el modelo Job Shop Scheduling que encierra el makespan se ha utilizado una propuesta que incluye el uso del metaheurísticas. Se pretende a través de esta línea de investigación, realizar un análisis comparativo de los trabajos realizados hasta el momento sobre scheduling abordando con dos metaheurística diferente.
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C. Bierwirth, et. al – Production Scheduling and Rescheduling with Genetic Algorithms–Evolutionary Computation, 7, N° 1, págs. 1 - 17, 1999.
Vazquez M. y Whitley , D – A Comparision of Genetic Algorithms for the Dynamic Job Shop Scheduling Problem– Parallel Problem Solving from Nature VI, 2000.
Lin S., et. al – A Genetic Algorithm Approach to Dynamic Job Shop Scheduling Problems International Conference of Genetic Algorithms, 1997.
Lasso, M., Pandolfi D., De San Pedro M., Villagra A., Vilanova G., Gallard, R. – Algorithms to Solve the Dynamic Weighted Tardiness Problems, VIII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación, Bs. As., pág. 609 – 616, Octubre 2002.
Lasso, M., Pandolfi D., De San Pedro M., Villagra A., Gallard, R. – Heuristics to Solve Dynamic W-T Problems in Single Machine Environments, Proceedings of the International Conference on Computer Science, Software EngineeringInformationTechnology, e-Business and Applications, págs. 432 –437, Rio de Janeiro, June 2003, Brazil.
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