Source: http://docplayer.es/1260137-Un-algoritmo-genetico-para-el-problema-de-job-shop-flexible.html
Timestamp: 2017-03-23 11:06:36+00:00

Document:
Un algoritmo genético para el problema de Job Shop Flexible - PDF
Download "Un algoritmo genético para el problema de Job Shop Flexible"
Aurora Rivero Botella
1 Ingeniare. Revista chilena de ingeniería, vol. 19 Nº 1, 2011, pp Un algoritmo genético para el problema de Job Shop Flexible A genetic algorithm for the Flexible Job Shop problem Rosa Medina Durán 1 Lorena Pradenas Rojas 1 Víctor Parada Daza 2 Recibido 21 de diciembre de 2009, aceptado 10 de enero de 2011 Received: December 21, 2009 Accepted: January 10, 2011 RESUMEN En este estudio se propone e implementa computacionalmente un algoritmo genético secuencial para resolver el problema del Job Shop Flexible (existente en la Gestión de Operaciones), el cual es parte de la familia de los problemas de programación de tareas o trabajos (Scheduling) en un taller que funciona a pedido. Surge como una generalización del problema del Job Shop y permite optimizar el uso de los recursos (máquinas) con mayor flexibilidad, ya que cada máquina puede realizar más de una operación. Este problema ha sido estudiado por numerosos autores, los que han propuesto diversos modelos matemáticos y enfoques heurísticos. Debido a la naturaleza combinatoria, los métodos exactos que resuelven modelos matemáticos encuentran soluciones sólo para instancias pequeñas o simples del problema mencionado. Los resultados muestran la efectividad del algoritmo propuesto para entregar buenas soluciones en tiempos computacionales razonables en más de 130 instancias encontradas en la literatura. Palabras clave: Problema Job Shop Flexible, algoritmos genéticos, programación de trabajos, optimización combinatoria, gestión de operaciones. ABSTRACT This study proposes and computationally implements a sequential genetic algorithm to solve the Flexible Job Shop problem (found in Operations Management), which is part of the family of job or task scheduling problems in a shop that works on demand. It is a generalization of the Job Shop problem, and allows optimizing the use of resources (machines) in the shop, with greater flexibility, since each machine can perform more than one operation. This problem has been studied by many authors, who have proposed various mathematical models and heuristic approaches. Due to the combinatorial nature of the problem, the exact methods that solve the mathematical models are often solutions for small and simple instances of the problem. The results show the effectiveness of the proposed algorithm to provide good solutions in reasonable computational times in over 130 instances found in the literatura. Keywords: Flexible Job Shop problem, genetic algorithms, scheduling, combinatorial optimization, operations management. INTRODUCCIÓN En la programación de la producción de las industrias manufactureras se debe decidir sobre la asignación de los recursos a las tareas o trabajos para optimizar, uno o más objetivos en el corto plazo. Para apoyar estas decisiones tradicionalmente se utiliza el modelo de Job Shop, el cual considera un conjunto de máquinas y un conjunto de trabajos compuestos por una secuencia ordenada de operaciones que se deben procesar en las máquinas con el objetivo de minimizar, entre otros, el tiempo de completación de la última operación, makespan. 1 Departamento de Ingeniería Industrial. Facultad de Ingeniería. Universidad de Concepción. Casilla 160-C. Correo 3. Concepción, Chile Departamento de Ingeniería Informática. Facultad de Ingeniería. Universidad de Santiago de Chile. Avda. Ecuador Santiago, Chile.2 Ingeniare. Revista chilena de ingeniería, vol. 19 Nº 1, 2011 El problema de Job Shop Flexible es una generalización del problema de Job Shop. Considera que las operaciones pueden ser procesadas por un grupo de máquinas, razón por la cual también se requiere decidir sobre cuáles de las máquinas procesan cada operación. Por ejemplo, consideremos un taller metal-mecánico, en el que se reciben dos trabajos compuestos por una secuencia fija de tres operaciones a realizar en tres máquinas. El primero requiere las operaciones de perforar, ranurar y pulir, mientras el segundo trabajo requiere cortar, limar y perforar. El taller dispone de un torno, que puede realizar las operaciones de perforar, pulir y cortar; una fresadora que puede perforar, ranurar, pulir y limar; y un taladro que puede perforar, ranurar y cortar. Los tiempos de las operaciones varían en las distintas máquinas, entonces, es necesario decidir cuál máquina realiza cada operación y en qué orden, con el objetivo de minimizar el tiempo total de completación de todos los trabajos. Este problema pertenece a la clase de problemas denominados de NP-Difíciles, para los cuales aún no se disponen de algoritmos de resolución eficientes que los ejecuten en tiempos computacionales razonables, sobre todo para instancias grandes y/o complejas. Haciendo un breve recuento de los enfoques que intentan resolver el problema, tenemos que Brandimarte [1] propone un enfoque jerárquico para la resolución del problema, considerando un subproblema de asignación y un subproblema de secuenciamiento. El primero lo resuelve como un problema de ruteo, mientras que el segundo corresponde al problema de Job Shop. Para probar el algoritmo, este investigador usa quince instancias del Job Shop Flexible. Mesghouni, Hammadi y Borne [11] en cambio, resuelven el problema utilizando algoritmos genéticos, consideran un enfoque integrado, representando la solución mediante matrices. Por su parte, Kacem, Hammadi y Borne [10] proponen un enfoque por localización, que permite encontrar buenas soluciones, minimizando el makespan y la carga de las máquinas. Este último enfoque controla la evolución de un algoritmo genético. Ho y Tay [6] y en sus distintas publicaciones estudian el problema del Job Shop Flexible, proponiendo reglas de despacho que utilizan como solución inicial para una nueva metodología denominada GENACE [8], en la cual las poblaciones son influenciadas por reglas heurísticas y en cada generación se guía el espacio de búsqueda mediante esquemas. Otros autores también estudian las representaciones de las soluciones [13], para encontrar la más eficaz en términos de tiempo de cómputo y de alcanzar el mejor makespan. Este enfoque es generalizado en una publicación posterior en Ho, Tay y Lai [7], donde se propone una arquitectura basada en algoritmos evolutivos, un aprendizaje con teoría de esquemas y un generador de poblaciones mediante reglas de despacho compuestas. Fattahi, Meharab y Jolai [5] proponen un modelo matemático para el Job Shop Flexible y para probarlo generan diez instancias pequeñas y diez instancias medianas/grandes, aunque sólo logran resolver las instancias pequeñas. Utilizando también el enfoque jerárquico, combinan las metaheurísticas de Tabu Search y Simulated Annealing, con las que concluyen que el algoritmo que resuelve el subproblema de asignación con Tabu Search y el subproblema de secuenciamiento con Simulated Annealing presenta el mejor desempeño. Zhang y Gen [15] proponen un algoritmo genético basado en escenarios múltiples, donde cada escenario corresponde a una operación y cada máquina factible a un estado. Pezzella, Morganti y Ciaschetti [12] también proponen un algoritmo genético, pero utilizan el enfoque de localización propuesto por Kacem, Hammadi y Borne [10]. Con ello establecen una mutación inteligente, que consiste en seleccionar una operación entre aquellas máquinas con más carga de trabajo y reasignar dicha carga a la máquina que tenga menos. Por último, la publicación más reciente corresponde a Yazdani, Zandieh y Amiri [14], quienes proponen un enfoque en paralelo de vecindario variable (VNS), con seis vecindarios, minimizando también el makespan. Todo lo anterior nos lleva a plantear que el objetivo del presente estudio es proponer e implementar computacionalmente un nuevo algoritmo genético para resolver el problema de Job Shop Flexible, y luego comparar los resultados con otros obtenidos de la literatura en términos de desempeño computacional y calidad de solución. 543 Medina Durán, Pradenas Rojas y Parada Daza: Un algoritmo genético para el problema de Job Shop Flexible DEFINICIÓN DEL PROBLEMA El problema de Job Shop Flexible se define como: Dado un sistema con un conjunto de m máquinas, M={M 1,...,M m }, y un conjunto de n trabajos independientes, J = {J 1,...,J n }. Considerando que cada trabajo está compuesto por una secuencia de operaciones O {j,1},o {j,2},...,o {j,h},...,o {j,hj}, cada una de las cuales debe ser procesada en una máquina. Se dispone de los tiempos de proceso p {i,j,h} de cada operación O {j,h} en cada máquina factible M i M {j,h} M, el problema de Job Shop Flexible requiere minimizar el tiempo de completación de la última operación: el makespan. En la definición, O {j,h} corresponde a la h-ésima operación del trabajo J j y h j indica el número de operaciones que requiere el trabajo J j. Además, M {j,h} M es el conjunto de todas las máquinas en el problema que pueden procesar la operación O {j,h}. Cuando todas las operaciones pueden ser procesadas por todas las máquinas, M {j,h} = M, la flexibilidad del problema es total (T-FJSP). Por el contrario, cuando al menos una operación O {j,h} no puede ser procesada en todas las máquinas, es decir M {j,h} M, la flexibilidad del problema es parcial (P-FJSP). Se conoce el tiempo de proceso de cada operación en cada una de las máquinas donde puede ser procesada. Se denota como p {i,j,h} el tiempo de proceso de la operación O {j,h} en la máquina M i M {j,h}. No se permite interrumpir las operaciones cuando han iniciado su proceso, como tampoco se permite que las máquinas ejecuten más de una operación simultáneamente. Además, se asume que todos los trabajos y máquinas están disponibles en el instante (tiempo) cero. Para encontrar el tiempo de completación de la última operación (makespan) es necesario asignar las operaciones a las máquinas y secuenciar dichas operaciones, por lo cual la función objetivo del problema se puede expresar como: min C max = min {max Jj J C Jj } (1) ALGORITMO PROPUESTO Los Algoritmos Genéticos son métodos metaheurísticos de optimización estocástica inspirados en la evolución natural de las especies y propuestos por Holland [9]. Establecen una analogía entre el conjunto de soluciones del problema y el conjunto de individuos de una población natural. Así como las poblaciones de individuos evolucionan en cada generación, el conjunto de soluciones mejora en cada iteración. Para explicar con mayor detalle el algoritmo genético propuesto en este estudio se utiliza un ejemplo que corresponde a una instancia de P-FJSP [3], que contiene dos trabajos y tres máquinas (2 3), como el presentado en la Introducción. Para ejecutar cada trabajo se requiere realizar tres operaciones, por lo que el problema total consta de seis operaciones cuyos tiempos de proceso se muestran en la Tabla 1, donde las X indican que la máquina no puede procesar esa operación. Tabla 1. Ejemplo Job Shop Flexible parcial. M 1 M 2 M 3 O 1, O 1,2 X 1 1 O 1,3 4 3 X O 2,1 5 X 2 O 2,2 X 2 X O 2, Es fundamental utilizar una codificación de las soluciones que represente las características del problema y respete las restricciones. Para la representación de la solución y para una mejor comprensión y tratamiento de la solución, en este estudio se propone que cada solución del problema utilice tres vectores. El primero de ellos representa una solución para el subproblema de secuenciamiento; el segundo indica la operación a la cual corresponde cada celda y el tercero determina una solución para el subproblema de asignación. El cromosoma de secuenciamiento es un vector de tamaño igual al número de operaciones en el problema, similar a la representación propuesta en [8]. En cada celda aparece el número de un trabajo; el orden en que se encuentran define cuál es la prioridad de proceso de los trabajos. Cada trabajo 554 Ingeniare. Revista chilena de ingeniería, vol. 19 Nº 1, 2011 j aparece h j veces en el vector, una vez por cada operación. Se requiere, además, una función que no permita que la repetición de los trabajos exceda el número de sus operaciones. De este modo se indica la precedencia de las operaciones entre distintos trabajos y esta se respeta cuando pertenecen al mismo trabajo. En el ejemplo, una solución para el problema de secuenciamiento se muestra en la Figura 1, los números de cada celda corresponden a un determinado trabajo, los cuales aparecen repetidos tres veces, ya que cada trabajo tiene tres operaciones señaladas bajo cada celda. Figura 1. Ejemplo de cromosoma de secuenciamiento. Por su parte el cromosoma de operaciones es un vector similar al anterior, pero en cada celda se indica el número de la operación para hacer la correspondencia entre los trabajos del cromosoma de secuenciamiento y sus operaciones. Para el ejemplo, los números de las operaciones se muestran a la izquierda en la Figura 2 y, a la derecha, se muestra el cromosoma de operaciones que se obtiene para el cromosoma de secuenciamiento de la Figura 1. Figura 2. Número de las operaciones y ejemplo de cromosoma de operaciones. Por otro lado, el cromosoma de asignación también es un vector de las mismas dimensiones que los anteriores, pero cada celda contiene el índice de la máquina en la cual se procesa la operación que corresponde según los cromosomas anteriores. Esta representación es parecida a la propuesta en [3], aunque difiere en que la secuencia de las operaciones a las cuales es asignado depende del cromosoma del subproblema de operaciones. En el ejemplo (Figura 3) cada celda está asociada con la operación indicada en la parte superior, de acuerdo al cromosoma de operaciones. Estas máquinas corresponden sólo a aquellas que pueden procesar la operación, es decir, en nuestro ejemplo no puede ir un número diferente de dos en la cuarta celda. De este modo, el cromosoma de la figura asigna la máquina tres (M 3 ) a la operación O {2,1}, la máquina uno (M 1 ) a la operación O {1,1}, la máquina dos (M 2 ) a la operación O {1,2}, etc. Figura 3. Ejemplo de cromosoma de asignación. Para evaluar la calidad de un individuo se utiliza la función de fitness. En este problema, el objetivo es la minimización del makespan; es decir, individuos con menor makespan tienen un mejor fitness; por lo cual, la función de fitness adoptada corresponde al inverso del makespan. Los operadores genéticos más utilizados son el crossover y la mutación. El crossover corresponde al cruzamiento de los individuos de una población y el consiguiente intercambio de información genética en los individuos generados. La mutación, por otra parte, permite introducir la aleatoriedad que puede dar lugar a diferentes soluciones y permiten explorar distintas zonas de la región factible evitando óptimos locales o convergencia prematura. El operador de crossover se aplica a los cromosomas de secuenciamiento y de asignación, entre cromosomas del mismo tipo. Dadas dos soluciones para aplicar el operador, se aplica a ambos cromosomas (con 20% de probabilidad); con 40% se aplica sólo al cromosoma de secuenciamiento y también con 40% se aplica sólo al cromosoma de asignación. Se utiliza el crossover de dos puntos, el cual selecciona dos posiciones aleatorias e intercambia los genes intermedios dando origen a dos soluciones nuevas. Una función verifica que los cromosomas obtenidos sean válidos para el subproblema correspondiente, si no es así, reasigna valores válidos. Los cromosomas de secuenciamiento pueden no ser factibles, ya que podría incrementarse el número de veces que aparece un trabajo en la solución; en este caso, se cambian los trabajos que se encuentran en exceso por aquellos en los que faltan operaciones. Los cromosomas de asignación pueden no ser válidos, ya que las máquinas podrían no ser factibles para 565 Medina Durán, Pradenas Rojas y Parada Daza: Un algoritmo genético para el problema de Job Shop Flexible las operaciones de los nuevos cromosomas; en este caso se cambia la máquina a una de las máquinas factibles seleccionada en forma aleatoria. Se proponen tres operadores de mutación, de los cuales se aplica uno a cada individuo seleccionado para la mutación. El operador de mutación de asignación al azar, aplicado con 20% de probabilidad, selecciona una posición del cromosoma de asignación y cambia la máquina que ha sido asignada por otra máquina factible. El operador de asignación inteligente, también con 20% de probabilidad, es similar al anterior pero la nueva máquina asignada se escoge entre aquellas que tienen menor carga. El tercer operador modifica el cromosoma de secuenciamiento, tiene 60% de probabilidad; dado un cromosoma de secuenciamiento, escoge dos posiciones aleatoriamente y cambia su valor. Una función asegura que los cromosomas de operaciones y de asignación asociados continúen siendo válidos para el nuevo cromosoma de secuenciamiento. La solución inicial del algoritmo genético se obtiene de modo aleatorio. Para generar un cromosoma de secuenciamiento se escoge una posición cualquiera y se le asigna la primera operación; en la celda a la derecha de ésta, se asigna la segunda operación y así sucesivamente se completan todas las celdas; cuando se llega a la última, se vuelve al inicio del vector. Una vez obtenida la población de secuenciamiento queda determinada la población de operaciones. Por cada cromosoma se debe generar un cromosoma de asignación, para lo cual, por cada celda, se escoge una máquina aleatoriamente. Se verifica que la máquina pueda procesar la operación, de lo contrario se escoge una nueva máquina para ser asignada. Los parámetros del algoritmo genético son el tamaño de la población, el número de generaciones o iteraciones, la probabilidad de crossover y la mutación. Estos deben ser determinados por el usuario antes de su ejecución. RESULTADOS El algoritmo se implementa en Lenguaje C y los experimentos se realizan en un MacBook, con un procesador Intel Core 2 Duo de 2.4Ghz, 2GB de memoria RAM y sistema operativo Mac OS X Para la experimentación se utilizan algunas instancias de la literatura, disponibles en internet o en las publicaciones, mientras que otras han sido solicitadas a los propios autores. Es preciso señalar que los elementos que caracterizan a una instancia son: el número de máquinas, el número de trabajo y el número de operaciones totales. El desempeño de cualquier metaheurística depende fuertemente de los parámetros que la controlan. Por esta razón, es muy importante hacer un análisis de cuáles son los mejores óptimos o intervalos de valores para estos parámetros, con la finalidad de encontrar los mejores resultados. Se usa un diseño experimental [4], para lo cual se seleccionan al azar ocho instancias de prueba (08a.fjs, 01a.fjs, 04a.fjs, Mk04.fjs, 11a.fjs, orb8.fjs, car5.fjs, mt20. fjs). Por cada parámetro se elige un valor inicial, un rango y un paso de incremento. Estos valores se muestran en la Tabla 2; fueron determinados de acuerdo a estudios preliminares de comportamiento del algoritmo propuesto. Por ejemplo, para el parámetro; Tamaño de la Población, el algoritmo fue ejecutado para cada una de las ocho instancias de prueba y para cada valor de Tamaño de Población en el intervalo recomendado (1.000, 1.500, 2.000, 2.500, 3.000, 3.500, 4.000, y 5.000), manteniendo constantes todos los otros parámetros. De igual forma se realizó el experimento para los otros parámetros restantes. De los resultados anteriores, los mejores parámetros en términos de makespan para el algoritmo propuesto son: Tamaño de la Población : Número de Generaciones : Probabilidad de Crossover : 0,75 Probabilidad de Mutación : 0,30 En Anexo A (Tabla 4) se encuentran los resultados alcanzados en cada una de las 137 instancias de la literatura utilizadas, se dispone de: número de máquinas ( máq.), número de trabajos ( trab.), número de operaciones totales ( Ope.), tiempos de cómputo (Tiempo, en segundos) y el mejor valor de makespan obtenido. El tiempo medio de cómputo es 43,56 minutos. La convergencia del valor promedio de makespan por cada generación se muestra en el gráfico de la Figura 4. La línea violeta (superior) corresponde al makespan promedio de cada 576 Ingeniare. Revista chilena de ingeniería, vol. 19 Nº 1, 2011 generación, mientras que la línea negra (inferior) corresponde al mejor makespan de cada generación. Se observa que ambas secuencias se estabilizan luego de generaciones, aproximadamente, en un valor cercano a DISCUSIÓN La Tabla 3 compara los resultados obtenidos con el algoritmo propuesto respecto a otros algoritmos de la literatura. La primera columna indica el nombre del grupo de instancias; la segunda, el número de instancias en el grupo; la tercera, entrega el promedio de los mínimos makespan informados en la literatura (minc max ), mientras que la cuarta columna entrega los promedios de nuestros resultados, (C max ); la quinta columna indica el tiempo promedio de cómputo de nuestro algoritmo. Lamentablemente no se dispone de los tiempos de cómputo de los algoritmos de la literatura; la última columna indica la diferencia porcentual promedio entre la solución obtenida Tabla 2. Valor inicial, rango y paso de incremento para la parametrización. Parámetro Valor inicial Rango Paso de incremento Tamaño de la Población [1.000,5.000] 500 Número de Generaciones [1.000,3.000] 500 Probabilidad de Crossover 0,70 [0,60, 0,80] 0,05 Probabilidad de Mutación 0,20 [0,1, 0,3] 0,05 Figura 4. Convergencia de la media de los valores promedio de makespan y mejor makespan por cada generación. Tabla 3. Comparación instancias de la literatura. Grupo de instancias Nº instancias minc max C max Tiempo (s) Dif Fattahi [5] ,00 501,85 104,85 1,17% Brandimarte [1] ,80 193, ,74 16,44% Chan [2] ,30 655,30 555,84 16,76% Mesghouni [11] ,38 42,86% Kacem [10] ,72 0,00% 587 Medina Durán, Pradenas Rojas y Parada Daza: Un algoritmo genético para el problema de Job Shop Flexible con nuestro algoritmo y la mejor de la literatura calculada de acuerdo a la fórmula: Dif = (C max - minc max )/ minc max x100% (2) Se observa un buen desempeño del algoritmo. En las instancias de Chan[2] y Kacem[10] se superan o alcanzan las mejores soluciones conocidas, mientras en los otros grupos nuestra solución es cercana a la mejor solución conocida, sin superar el 50% de diferencia, en media. Respecto a los tiempos de cómputo, podemos ver que no exceden de una hora. CONCLUSIONES Esta investigación propone un algoritmo genético para resolver el problema de Job Shop Flexible. Mediante un diseño de experimentos se determinan los parámetros del algoritmo. Se resuelven instancias de la literatura, en un tiempo razonable para la programación de la producción en un taller que funciona a pedido. Dado que las soluciones convergen, podrían ser mejoradas diversificando la población inicial o los operadores genéticos. También sería interesante paralelizar el algoritmo, lo cual permite disminuir los tiempos de cómputo y diversificar las soluciones. AGRADECIMIENTOS Este estudio fue apoyado por el proyecto ALFA Nº II-0457-FA-FCD-FI-FC, de la Comunidad Europea, coordinado desde Concepción (Chile), con la participación de investigadores de: Chile, Uruguay, Brasil, Cuba, Bélgica, Francia e Italia y por el proyecto DIUC , de la Universidad de Concepción, Chile. REFERENCIAS [1] P. Brandimarte. Routing and scheduling in a flexible job shop by tabu search. Annals of Operations Research. Vol. 41, Issue 1-4, pp [2] F.T.S. Chan, T.C. Wong and L.Y. Chan. Flexible job-shop scheduling problem under resource constraints. International Journal of Production Research. Vol. 44, Issue 11, pp [3] H. Chen, J. Ihlow and C. Lehman. A genetic algorithm for flexible job-shop scheduling. IEEE International Conference on Robotics and Automation. Vol. 2, pp [4] S. Coy, B. Golden, G. Runger and E. Wasil. Using experimental design to find effective parameter setting for heuristics. Journal of Heuristics. Vol. 7, pp [5] P. Fattahi, M. Saidi Meharab and F. Jolai. Mathematical modeling and heuristic approaches to flexible job shop scheduling problems. Jounal of Intelligent Manufacturing. Vol. 8, Issue 3, pp [6] N.B. Ho and J.C. Tay. Evolving dispatching rules for solving the flexible job-shop problem. IEEE Congress on Evolutionary Computation. Vol. 3, pp September, [7] N.B. Ho, J.C. Tay and E.M.-K. Lai. An effective architecture for learning and evolving flexible job-shop schedules. European Journal of Operational Research. Vol. 179, Issue 2, pp June, [8] N.B. Ho and J.C. Tay. GENACE: An efficient cultural algorithm for solving the flexible job-shop problem. Congress on Evolutionary Computation, pp [9] J.H. Holland. Adaptation in Natural and Artificial Systems: An Introductory Analysis with Applications to Biology, Control, and Artificial Intelligence. The MIT Press, 228 p. April, [10] I. Kacem, S. Hammadi and P. Borne. Approach by localization and multiobjective evolutionary optimization for flexible job-shop scheduling problems. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. Vol. 32, Issue 1, pp February, [11] K. Mesghouni, S. Hammadi and P. Borne. Evolution Programs for job-shop scheduling. IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics. Computational Cybernetics and Simulation. Vol. 1, pp October, [12] F. Pezzella, G. Morganti and G. Ciaschetti. A genetic algorithm for the flexible jobshop scheduling problem. Computers and 598 Ingeniare. Revista chilena de ingeniería, vol. 19 Nº 1, 2011 Operations Research. Vol. 35, Issue 10, pp October, [13] J.C. Tay and D. Wibowo. An effective chromosome representation for evolving flexible job shop schedules. Lecture Notes in Computer Sciences. Vol. 3103/2004, pp [14] M. Yazdani, M. Zandieh and M. Amiri. Flexible job-shop scheduling with parallel variable neighborhood search algorithm. Expert Systems with Applications: An International Journal. Vol. 37, Issue 1, pp January, [15] M. Gen, J. Gao and L. Lin. Multistagedbased genetic algorithm for flexible job-shop scheduling problem. Complexity International. Vol URL: ANEXO A. TABLA DE RESULTADOS La primera columna de la Tabla 4 tiene el número y nombre de la instancia; la segunda, el número de máquinas ( máq.); la tercera, el número de trabajos ( trab.); la cuarta, el total de operaciones ( Ope.); la quinta, el tiempo de cómputo del algoritmo propuesto y, la última, el mejor makespan encontrado. La instancia orb7.fjs no fue ejecutada por problemas en el archivo de lectura. Tabla 4. Resultados del algoritmo propuesto. Instancia máq. trab. Ope. Tiempo (s) Makespan Instancia máq. trab. Ope. Tiempo (s) Makespan 1 SFJS SFJS SFJS SFJS SFJS SFJS SFJS SFJS SFJS SFJS MFJS MFJS MFJS MFJS MFJS MFJS MFJS MFJS MFJS MFJS mt10c1.fjs mt10cc.fjs mt10x.fjs mt10xx.fjs mt10xxx.fjs mt10xy.fjs mt10xyz.fjs setb4c9.fjs setb4cc.fjs setb4x.fjs setb4xx.fjs setb4xxx.fjs setb4xy.fjs setb4xyz.fjs seti5c12.fjs seti5cc.fjs seti5x.fjs seti5xx.fjs seti5xxx.fjs seti5xy.fjs seti5xyz.fjs Mk01.fjs Mk02.fjs Mk03.fjs Mk04.fjs Mk05.fjs Mk06.fjs Mk07.fjs Mk08.fjs Mk09.fjs Mk10.fjs a.fjs a.fjs a.fjs a.fjs a.fjs a.fjs a.fjs a.fjs a.fjs9 Medina Durán, Pradenas Rojas y Parada Daza: Un algoritmo genético para el problema de Job Shop Flexible Instancia máq. trab. Ope. Tiempo (s) Makespan Instancia máq. trab. Ope. Tiempo (s) Makespan 61 10a.fjs a.fjs a.fjs a.fjs a.fjs a.fjs a.fjs a.fjs a.fjs abz5.fjs abz6.fjs abz7.fjs abz8.fjs abz9.fjs car1.fjs car2.fjs car3.fjs car4.fjs car5.fjs car6.fjs car7.fjs car8.fjs la01.fjs la02.fjs la03.fjs la04.fjs la05.fjs la06.fjs la07.fjs la08.fjs la09.fjs la10.fjs la11.fjs la12.fjs la13.fjs la14.fjs la15.fjs la16.fjs la17.fjs la18.fjs la19.fjs la20.fjs la21.fjs la22.fjs la23.fjs la24.fjs la25.fjs la26.fjs la27.fjs la28.fjs la29.fjs la30.fjs la31.fjs la32.fjs la33.fjs la34.fjs la35.fjs la36.fjs la37.fjs la38.fjs la39.fjs la40.fjs mt06.fjs mt10.fjs mt20.fjs orb1.fjs orb2.fjs orb3.fjs orb4.fjs orb5.fjs orb6.fjs orb7.fjs orb8.fjs orb9.fjs orb10.fjs Mesghouni Kacem Documentos relacionados
EVALUACIÓN DE LA METDLGÍA DE ALGRITMS GENÉTICS CN DISEÑ EXPERIMENTAL PARA PRGRAMACIÓN DE PLANTAS CN CNFIGURACIÓN PRDUCTIVA TIP JB SHP FLEXIBLE. Alexander A. Correa Espinal Profesor Escuela de Ingeniería Más detalles Un algoritmo genético híbrido para resolver el EternityII. Rico, Martin; Ros, Rodrigo Directora: Prof. Dra. Irene Loiseau
Un algoritmo genético híbrido para resolver el EternityII Rico, Martin; Ros, Rodrigo Directora: Prof. Dra. Irene Loiseau Temas Temas Introducción Eternity II Historia Descripción Demo Metaheurísticas Algoritmos Más detalles Estado del arte del problema de flujo general flexible con costes en la función objetivo *
Estado del arte del problema de fluo general flexible con costes en la función obetivo * Albert Corominas, Néstor Andrés González, Rafael Pastor Institut d'organització i Control de Sistemes Industrials Más detalles Temario III Algoritmos Combinatorios y Metaheurísticas
Temario III Algoritmos Combinatorios y Metaheurísticas Verificación y Validación de Software UNCo 1 Contenidos Combinación de Datos de Test Algoritmos Combinatorios Metaheurísticas Búsqueda Tabú Algoritmos Más detalles MODELO JERÁRQUICO PARA EL JOB SHOP FLEXIBLE
!#"$%$$ %!& '($! *)!!#% $)$ +-,/.103254 687/9:6(;=1.1?A@50 Más detalles Comportamiento de los parámetros principales de un Algoritmo Genético para el Flow Shop Scheduling
Comportamiento de los parámetros principales de un Algoritmo Genético para el Flow Shop Scheduling Yunior César Fonseca Reyna Universidad de Granma E-mail: fonseca@udg.co.cu Temática: Inteligencia Artificial Más detalles Programación de tareas, un reto diario en la empresa
Programación de tareas, un reto diario en la empresa Pedro Sánchez Martín Ingeniero del ICAI (1993) y Doctor en Ingeniería Industrial por la UPCO (1998). Profesor del Departamento de Organización Industrial Más detalles ALGORITMOS GENÉTICOS PARA LA RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS PRÁCTICOS DE SCHEDULING
ALGORITMOS GENÉTICOS PARA LA RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS PRÁCTICOS DE SCHEDULING Alberto Cortés, Víctor Jacobo, Lázaro Morales, Armando Ortiz Unidad de Investigación y Asistencia Técnica en Materiales, Universidad Más detalles Un algoritmo evolutivo simple para el problema de asignación de tareas a procesadores
Un algoritmo evolutivo simple para el problema de asignación de tareas a procesadores Pablo Ezzatti CeCal, Facultad de Ingeniería Universidad de la República, Uruguay pezzatti@fing.edu.uy Sergio Nesmachnow Más detalles Combinación de Algoritmos Evolutivos y Técnicas Heurísticas para Problemas de Scheduling
Combinación de Algoritmos Evolutivos y Técnicas Heurísticas para Problemas de Scheduling Ramiro Varela, Javier Blanco, Camino Rodríguez, Jorge Puente y César Alonso Centro de Inteligencia Artificial. Universidad Más detalles Algoritmos genéticos como métodos de aproximación analítica y búsqueda de óptimos locales
Algoritmos genéticos como métodos de aproximación analítica y búsqueda de óptimos locales Jorge Salas Chacón A03804 Rubén Jiménez Goñi A93212 Juan Camilo Carrillo Casas A91369 Marco Vinicio Artavia Quesada Más detalles Un modelo híbrido de inteligencia computacional para resolver el problema de Job Shop Scheduling
Un modelo híbrido de inteligencia computacional para resolver el problema de Job Shop Scheduling Jacob Meneses Angel, Marcela Rivera Martínez, Luis René Marcial Castillo, Sandoval Solís Lourdes Benemérita Más detalles Scheduling Problem. Cuándo y dónde debo hacer cada trabajo?
Scheduling Problem Cuándo y dónde debo hacer cada trabajo? Ejemplos de problemas de asignación de recursos Fabricación de varios tipos de productos Asignación de turnos de trabajo Inversión financiera Más detalles Un algoritmo evolutivo simple para el problema de asignación de tareas a procesadores
Un algoritmo evolutivo simple para el problema de asignación de tareas a procesadores Pablo Ezzatti CeCal, Facultad de Ingeniería Universidad de la República, Uruguay pezzatti@fing.edu.uy Sergio Nesmachnow Más detalles Análisis de un problema Job Shop por medio de un Sistema Experto y un Agente Inteligente
3rd International Conference on Industrial Engineering and Industrial Management XIII Congreso de Ingeniería de Organización Barcelona-Terrassa, September 2nd-4th 2009 Análisis de un problema Job Shop Más detalles Desarrollo de algoritmos genéticos, de recocido simulado e híbridos para la planificación de un taller flexible
X Congreso de Ingeniería de Organización Valencia, 7 y 8 de septiembre de 2006 Desarrollo de algoritmos genéticos, de recocido simulado e híbridos para la planificación de un taller flexible Sara Lumbreras Más detalles Uso de algoritmos genéticos para resolver el modelo determinista y estocástico para el diseño de una red de recogida de residuos
International Conference on Industrial Engineering & Industrial Management - CIO 2007 1443 Uso de algoritmos genéticos para resolver el modelo determinista y estocástico para el diseño de una red de recogida Más detalles Una heurística para la asignación de máquinas a trabajos fijos
VIII Congreso de Ingeniería de Organización Leganés, 9 y 10 de septiembre de 2004 Una heurística para la asignación de máquinas a trabajos fijos José Manuel García Sánchez, Marcos Calle Suárez, Gabriel Más detalles Selección Sexual Discriminatoria en un Algoritmo Evolutivo con una Matriz de Preferencias para la mejora de calidad de los Horarios de Trabajo
Selección Sexual Discriminatoria en un Algoritmo Evolutivo con una Matriz de Preferencias para la mejora de calidad de los Horarios de Trabajo Víctor Arroyo Ciencia de la Computación Universidad Católica Más detalles SECUENCIACIÓN DE SISTEMAS DE TIPO JOB SHOP MEDIANTE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
SECUENCIACIÓN DE SISTEMAS DE TIPO JOB SHOP MEDIANTE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO Paolo Priore Moreno Raúl Pino Diez Alberto Gómez Gómez UNIVERSIDAD DE OVIEDO Una forma habitual de secuenciar de modo dinámico Más detalles Jhoan Sebastián Cadavid Jaramillo Ingeniero Industrial, Universidad Nacional de Colombia, jscadav0@unal.edu.co RESUMEN
PROBLEMA DE PROGRAMACIÓN DE PRODUCCIÓN ABIERTA CON CARACTERÍSTICAS DE MÁQUINAS MÓVILES DEDICADAS Y CON TIEMPOS DE PREPARACIÓN DEPENDIENTES DE LA SECUENCIA ENTRE ETAPAS Alexander Alberto Correa Espinal Más detalles Nuevas Tendencias y Retos en Métodos Heurísticos para Problemas de Scheduling
Nuevas Tendencias y Retos en Métodos Heurísticos para Problemas de Scheduling Ramiro Varela Grupo de Tecnologías de la Computación. Departamento de Informática. Centro de Inteligencia Artificial Universidad Más detalles GPU IMPLEMENTATIONS OF SCHEDULING HEURISTICS FOR HETEROGENEOUS COMPUTING ENVIRONMENTS
GPU IMPLEMENTATIONS OF SCHEDULING HEURISTICS FOR HETEROGENEOUS COMPUTING ENVIRONMENTS MAURO CANABÉ SERGIO NESMACHNOW Centro de Cálculo, Facultad de Ingeniería Universidad de la República, Uruguay GPU IMPLEMENTATIONS Más detalles Desarrollo de un sistema capaz de optimizar rutas de entrega utilizando algoritmos genéticos
MT 6 Desarrollo de un sistema capaz de optimizar rutas de entrega utilizando algoritmos genéticos Rosario Baltazar 1 Judith Esquivel Vázquez 2 Andrea Rada 3 Claudia Díaz 4 Resumen Durante los últimos 15 Más detalles SELECCION AUTOMATICA DE ALGORITMO DE ASIGNACION PARA GENERAR CODIGO PARALELO EFICIENTE
CONICYT: Repositorio Institucional: Ficha de Iniciativa de CIT (Ciencia, Tecnología e Innovación) 1 FONDECYT-REGULAR - 2000-1000074 SELECCION AUTOMATICA DE ALGORITMO DE ASIGNACION PARA GENERAR CODIGO PARALELO Más detalles Aplicación de un Algoritmo Evolutivo en la Solución de Problemas Job Shop-Open Shop
Aplicación Información de Tecnológica un Algoritmo Evolutivo en la Solución de Problemas Job Vol. 22(1), 83-92 (2011) doi: 10.4067/S0718-07642011000100011 Aplicación de un Algoritmo Evolutivo en la Solución Más detalles Una permutación eficiente para minimizar la suma de los tiempos de acabado de "n" trabajos en "m" máquinas Freddy Abarca R. fabarca@ic-itcr.ac.
Una permutación eficiente para minimizar la suma de los tiempos de acabado de "n" trabajos en "m" máquinas Freddy Abarca R. fabarca@ic-itcr.ac.cr El problema de la asignación de cargas de trabajo, a pesar Más detalles Algoritmo de Colonias de Abejas Artificiales para la composición de equipos médicos *
Algoritmo de Colonias de Abejas Artificiales para la composición de equipos médicos * José A. Delgado-Osuna 1, Manuel Lozano 2, and Carlos García-Martínez 3 1 H.U. Reina Sofía jantonio.delgado.sspa@juntadeandalucia.es, Más detalles Métodos evolutivos de Optimización. Prof. Cesar de Prada Dpto. Ingeneiria de Sitemas y Automática Universidad de Valladolid
Métodos evolutivos de Optimización Prof. Cesar de Prada Dpto. Ingeneiria de Sitemas y Automática Universidad de Valladolid Indice Introducción Método de Montecarlo Algoritmos genéticos Tabú Search Simulated Más detalles Programación de la Producción en un Sistema de Job Shop Flexible para Minimizar el Retraso Máximo
Twelfth LACCEI Latin American and Caribbean Conference for Engineering and Technology (LACCEI 2014) Excellence in Engineering To Enhance a Country s Productivity July 22-24, 2014 Guayaquil, Ecuador. Programación Más detalles Sistema de apoyo a procesos productivos en Pymes: Un caso de aplicación 1
Sistema de apoyo a procesos productivos en Pymes: Un caso de aplicación 1 Ricardo Contreras A., M. Angélica Pinninghoff J., Evelyn Osses L. Departamento de Ingeniería Informática y Ciencias de la Computación Más detalles BALANCEO DE CARGA ACADÉMICA EN EL DISEÑO DE UN CURRÍCULUM BASADO EN COMPETENCIAS
BALANCEO DE CARGA ACADÉMICA EN EL DISEÑO DE UN CURRÍCULUM BASADO EN COMPETENCIAS Martín G. Solar Monsalves Facultad de Ciencias de la Ingeniería Universidad Austral de Chile, Valdivia, Chile. Casilla 567, Más detalles PROCEDIMIENTO HEURÍSTICO PARA MINIMIZAR EL C max EN CELDAS ROBOTIZADAS CON BUFFERS FINITOS Y PIEZAS DISTINTAS
Algoritmos Genéticos Y Optimización n Heurística Dr. Adrian Will Grupo de Aplicaciones de Inteligencia Artificial Universidad Nacional de Tucumán awill@herrera.unt.edu.ar Operadores de Mutación El operador Más detalles Flow-Shop Dinámico. Por: Juan Carlos Rivera Samuel De Greiff
Flow-Shop Dinámico Por: Juan Carlos Rivera Samuel De Greiff 1 Configuración tipo Flow- Shop Disposición lineal de los equipos. Productos con altos niveles de estandarización. Varios productos en volúmenes Más detalles Búsqueda Local. cbea (LSI-FIB-UPC) Inteligencia Artificial Curso 2011/2012 1 / 33
Introducción Búsqueda Local A veces el camino para llegar a la solución no nos importa, buscamos en el espacio de soluciones Queremos la mejor de entre las soluciones posibles alcanzable en un tiempo razonable Más detalles Análisis del NSGA-II para el TSALBP-1/3 cuando existe variación de demanda en una producción mixta
Análisis del NSGA-II para el TSALBP-1/3 cuando existe variación de demanda en una producción mixta Manuel Chica, Óscar Cordón, Sergio Damas y Joaquín Bautista Resumen En este trabajo introducimos la aplicación Más detalles MODELOS DE PLANIFICACIÓN
MODELOS DE PLANIFICACIÓN Santiago de Compostela, Octubre 2006 1 s jk C max P Jm prmt L max NP Rm tree C j Algoritmos wj U j Uj Calendarios Fm prec w j U j Práctica CONTENIDO. Contents 1 Descripción del Más detalles Tareas 20% Primer Examen Parcial 20% Segundo Examen Parcial 20% Proyecto Final 25% Examen Final 15%
Introducción a la Computación Evolutiva Dr. Carlos Artemio Coello Coello CINVESTAV-IPN Departamento de Computación Av. Instituto Politécnico Nacional No. 2508 Col. San Pedro Zacatenco México, D.F. 07360 Más detalles DISEÑO DE METAHEURÍSTICOS HÍBRIDOS PARA PROBLEMAS DE RUTAS CON FLOTA HETEROGÉNEA (2 Parte) : GRASP Y CONCENTRACIÓN HEURÍSTICA
DISEÑO DE METAHEURÍSTICOS HÍBRIDOS PARA PROBLEMAS DE RUTAS CON FLOTA HETEROGÉNEA (2 Parte) : GRASP Y CONCENTRACIÓN HEURÍSTICA Cristina R. Delgado Serna Departamento de ECONOMÍA (Área de Economía Aplicada) Más detalles Experimentos con Algoritmos Genéticos para resolver un problema real de Programación Maestros-Horarios-Cursos
Experimentos con Algoritmos Genéticos para resolver un problema real de Programación Maestros-Horarios-Cursos Pedro FLORES, Ernesto BRAU, Jazmín A. MONTEVERDE, Norman F. SALAZAR, José FIGUEROA, Eliseo Más detalles ASALBP: Alternative Subgraphs Assembly Line Balancing Problem *
IX Congreso de Ingeniería de Organización Gijón, 8 y 9 de septiembre de 2005 ASALBP: Alternative Subgraphs Assembly Line Balancing Problem * Liliana Capacho Betancourt 1, Rafael Pastor Moreno 2 1 Dpto Más detalles Resolución del Problema de Set-Covering utilizando un Algoritmo Genético
Resolución del Problema de Set-Covering utilizando un Algoritmo Genético Pablo Itaim Ananias Valparaíso, 20 de Junio del 2005 Resumen El Set Covering Problem (SCP)es un problema clásico, que consiste en Más detalles Estado del Arte del Job Shop Scheduling Problem
Estado del Arte del Job Shop Scheduling Problem Víctor Peña y Lillo Zumelzu Departamento de Informática, Universidad Técnica Federico Santa María Valparaíso, Chile vpena@inf.utfsm.cl 17 de mayo de 2006 Más detalles Diseño de redes viales urbanas usando algoritmos genéticos. M. Angélica Pinninghoff J.* Eduardo Matthews D. * Héctor Díaz C.
Diseño de redes viales urbanas usando algoritmos genéticos M. Angélica Pinninghoff J.* Eduardo Matthews D. * Héctor Díaz C. e-mail: mapinnin@inf.udec.cl * Departamento de Ingeniería Informática y Ciencias Más detalles Julian López Franco Universidad de La Salle Carrera 2 No. 10 70 Bogotá, Colombia jullopez@unisalle.edu.co
ESTRATEGIAS PARA EL DISEÑO E HIBRIDACIÓN DE UNA METAHEURÍSTICA BASADA EN BÚSQUEDA DISPERSA QUE RESUELVA EL PROBLEMA MDVRP MULTIOBJETIVO: COSTO Y BALANCEO DE CARGA Julian López Franco Universidad de La Más detalles Algoritmos Genéticos aplicados a la resolución de problemas de optimización
1 Algoritmos Genéticos aplicados a la resolución de problemas de optimización Luis Marco Giménez lmarcogimenez@gmail.com http://www.luismarco.nom.es RESUMEN Los Algoritmos Genéticos, como paradigma principal Más detalles Hibridación Iterativa de DE con Búsqueda Local con reinicio para problemas de alta dimensionalidad
Hibridación Iterativa de DE con Búsqueda Local con reinicio para problemas de alta dimensionalidad Daniel Molina 1 and Francisco Herrera 2 1 Universidad de Cádiz, daniel.molina@uca.es 2 Universidad de Más detalles UTgeNes - Framework para Implementación y Estudio de Algoritmos
UTgeNes - Framework para Implementación y Estudio de Algoritmos Genéticos Abstract UTgeNes es un framework para la implementación y estudio de algoritmos genéticos propuesto para la realización de trabajos Más detalles RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS DE PACKING EN UNA EMPRESA DE
RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS DE PACKING EN UNA EMPRESA DE CALCAMONIAS MEDIANTE ALGORITMOS GENÉTICOS. Alberto Gómez Gómez, José Parreño Fernández y Isabel Fernández Quesada. RESUMEN. El objetivo del presente Más detalles Secuenciación de tareas mediante metaheurísticos
VIII Congreso de Ingeniería de Organización Leganés, 9 y 10 de septiembre de 2004 Secuenciación de tareas mediante metaheurísticos Santiago López de Haro 1, Pedro Sánchez Martín 2, Javier Conde Collado Más detalles Introducción a los Algoritmos Genéticos. Tomás Arredondo Vidal 17/4/09
Introducción a los Algoritmos Genéticos Tomás Arredondo Vidal 17/4/09 Esta charla trata de lo siguiente: Introducción a algunos aspectos de los algoritmos genéticos. Introducción a algunas aplicaciones Más detalles &$3Ì78/2 $/*25,7026 (92/87,926 $9$1=$'26 3$5$ 763 6.1. INTRODUCCIÓN
&$3Ì78/2 6.1. INTRODUCCIÓN Los primeros avances para solucionar el TSP, por medio de Algoritmos Evolutivos han sido introducidos por Goldberg y Lingle en [68] y Grefenstette en [72]. En éste área muchos Más detalles Programación de la producción a corto plazo y de tareas de mantenimiento preventivo en ambientes Job Shop Flexibles
Programación de la producción a corto plazo y de tareas de mantenimiento preventivo en ambientes Job Shop Flexibles Mauricio D. Sirolla a,c, Juan M. Novas b, Gabriela P. Henning c a Facultad de Ingeniería Más detalles Capítulo VI MÉTODOS DE SOLUCIÓN PARA JOB SHOP SCHEDULING
Capítulo VI MÉTODOS DE SOLUCIÓN PARA JOB SHOP SCHEDULING 6.1. HEURÍSTICAS CONVENCIONALES El problema de job shop scheduling (JSSP) es un problema muy importante [69]; está entre los problemas de optimización Más detalles ALGORITMOS GENÉTICOS ASÍNCRONOS COMBINADOS PARA UNA RED HETEREOGÉNEA DE COMPUTADORAS
ALGORITMOS GENÉTICOS ASÍNCRONOS COMBINADOS PARA UNA RED HETEREOGÉNEA DE COMPUTADORAS Benjamín Barán y Enrique Chaparro Centro Nacional de Computación Universidad Nacional de Asunción Campus Universitario Más detalles Una heurística basada en memoria para el problema del diseño de recorridos en transporte público urbano
Una heurística basada en memoria para el problema del diseño de recorridos en transporte público urbano Antonio Mauttone María E. Urquhart Departamento de Investigación Operativa, Instituto de Computación, Más detalles METAHEURÍSTICA ACO APLICADA A PROBLEMAS DE PLANIFICACIÓN
METAHEURÍSTICA ACO APLICADA A PROBLEMAS DE PLANIFICACIÓN EN ENTORNOS DINÁMICOS de San Pedro M., Pandolfi D., Lasso M., Villagra A. Laboratorio de Tecnologías Emergentes (LabTEm) Proyecto UNPA-29/B084/1 Más detalles Secuenciación de operaciones para configuraciones de planta tipo flexible Job Shop: Estado del arte
Secuenciación de operaciones para configuraciones de planta tipo flexible Job Shop: Estado del arte Scheduling for shop settings types to flexible Job Shop: State of the art Alexander Alberto Correa Espinal, Más detalles T E C N O L O G Í A OPTIMIZACIÓN DE MATERIALES MEDIANTE PATRONES DE CORTE EFICIENTE. Aplicación. a la INDUSTRIA
OPTIMIZACIÓN DE MATERIALES MEDIANTE PATRONES DE CORTE EFICIENTE Aplicación a la INDUSTRIA de la construcción 1 El presente estudio propone el uso de un algoritmo comúnmente utilizado en la rama de investigación Más detalles Tesis Doctoral: Método Neuro-Genético para resolver problemas de la programación de la producción.
EDUCACION New Mexico State University, Las Cruces NM. Doctor en Ingeniería con especialidad en Ingeniería Industrial. 1999-2002 Asesor: Dr. Linda Ann Riley Tesis Doctoral: Método Neuro-Genético para resolver Más detalles Uso de un motor de restricciones bajo dispositivos Android
Uso de un motor de restricciones bajo dispositivos Android Gonzalo Hernández 1, Camilo Villota Ibarra 2, James Muñoz Coronel 3, Harold Muñoz Muñoz 4 Universidad de Nariño, Facultad de Ingeniería, Departamento Más detalles METAHEURISTICAS Ideas, Mitos, Soluciones
METAHEURISTICAS Ideas, Mitos, Soluciones OPTIMIZACION COMBINATORIA Qué es un problema de optimización combinatoria? Cómo se modela matemáticamente un problema de optimización combinatoria? Minimizar (o Más detalles Una comparación entre tres formulaciones para resolver el problema del Cutting Stock
Una comparación entre tres formulaciones para resolver el problema del Cutting Stock A comparison between three formulations to solve the Cutting Stock Problem Harol M. Gámez Centro latinoamericano de Más detalles EL PROBLEMA DE PROGRAMACIÓN Y SECUENCIAMIENTO DE TAREAS EN EL PROCESO DE SECADO EN UN ASERRADERO
Theoria, Vol. 16 (1): 15-22, 2007 ISSN 0717-196X Artículo / Article EL PROBLEMA DE PROGRAMACIÓN Y SECUENCIAMIENTO DE TAREAS EN EL PROCESO DE SECADO EN UN ASERRADERO THE PROBLEM OF TASK SCHEDULING AND SEQUENCING Más detalles Estrategia evolutiva para el problema de la supersecuencia común más corta
Estrategia evolutiva para el problema de la supersecuencia común más corta Marcela Rivera Martínez Facultad de Ciencias de la Computación, Benemérita Universidad Autónoma de Puebla mrivmar@hotmail.com Más detalles Influencia de los parámetros principales de un Algoritmo Genético para el Flow Shop Scheduling
Tipo de artículo: Artículo original Temática: Inteligencia artificial Recibido: 4/11/2013 Aceptado: 17/12/2013 Publicado: 21/01/2014 Influencia de los parámetros principales de un Algoritmo Genético para Más detalles Miguel Ortega Mier Grupo de Ingeniería de Organización y Logística ETSII (UPM)
Búsqueda de soluciones robustas para el problema de localización de una instalación de tratamiento de residuos y las plantas de transferencia correspondientes Miguel Ortega Mier Grupo de Ingeniería de Más detalles Propuesta de un algoritmo genético para la programación diaria de los pedidos de una empresa del sector de la construcción
5 th International Conference on Industrial Engineering and Industrial Management XV Congreso de Ingeniería de Organización Cartagena, 7 a 9 de Septiembre de 2011 Propuesta de un algoritmo genético para Más detalles INFLUENCIA DE LA TOPOLOGÍA EN EL CONDICIONAMIENTO DE MATRICES DE REDES ELÉCTRICAS
Ingeniare. Revista chilena de ingeniería, vol. 6 Nº, 28, pp. 257-263 INFLUENCIA DE LA TOPOLOGÍA EN EL CONDICIONAMIENTO DE MATRICES DE REDES ELÉCTRICAS TOPOLOGIC INFLUENCE ON THE CONDITIONING OF MATRICES Más detalles La Técnica Enumerativa de Programación Dinámica en los Problemas de Producción e Inventario y los Algoritmos Genéticos
La Técnica Enumerativa de Programación Dinámica en los Problemas de Producción e Inventario y los Algoritmos Genéticos AUTOR ING. MIGUEL JIMÉNEZ CARRIÓN M.Sc. Profesor Principal a DE, adscrito al Departamento Más detalles HEURISTIC FOR SCHEDULING OF PROJECTS WITH RESTRICTION OF RESOURCES UN HEURÍSTICO PARA PLANEACIÓN DE PROYECTOS CON RESTRICCIÓN DE RECURSOS
HEURISTIC FOR SCHEDULING OF PROJECTS WITH RESTRICTION OF RESOURCES UN HEURÍSTICO PARA PLANEACIÓN DE PROYECTOS CON RESTRICCIÓN DE RECURSOS Juan C. Rivera, Luis F. Moreno, F. Javier Díaz, Gloria E. Peña Más detalles Algoritmos Genéticos. Introduccion a la Robótica Inteligente
Algoritmos Genéticos Introduccion a la Robótica Inteligente 7 Marzo 2014 (IRIN) AGs 7/03/2014 1 / 43 Índice 1 Introducción 2 Algoritmos Genéticos 3 Algunos Fundamentos Matemáticos 4 Conclusiones (IRIN) Más detalles Unidad Académica Profesional UAEM Tianguistenco, Paraje El Tejocote, San Pedro Tlaltizapán, Tianguistenco, México CP 52640
Estudio de Tres Algoritmos Heurísticos para Resolver un Problema de Distribución con Ventanas de Tiempo: Sistema por Colonia de Hormigas, Búsqueda Tabú y Heurístico Constructivo de una Ruta Manuel González Más detalles Algoritmo evolutivo para el problema de la ubicación de productos en las estanterías de una gran superficie
X Congreso de Ingeniería de Organización Valencia, 7 y 8 de septiembre de 2006 Algoritmo evolutivo para el problema de la ubicación de productos en las estanterías de una gran superficie José M. Albarracín Más detalles Propuesta de una arquitectura para la generación de mutantes de orden superior en WS-BPEL
Propuesta de una arquitectura para la generación de mutantes de orden superior en WS-BPEL Emma Blanco Muñoz, Antonio García Domínguez, Juan José Domínguez Jiménez, Inmaculada Medina Bulo Escuela Superior Más detalles PROGRAMACIÓN DE LA SECUENCIA DE LAS ÓRDENES DE PRODUCCIÓN MEDIANTE LA APLICACIÓN DE ALGORITMOS GENÉTICOS
PROGRAMACIÓN DE LA SECUENCIA DE LAS ÓRDENES DE PRODUCCIÓN MEDIANTE LA APLICACIÓN DE ALGORITMOS GENÉTICOS Mateo Doll, Manuel D' Armas Regnault, Mayra Resumen: El presente trabajo se enmarca dentro del área Más detalles Secuenciación en ambientes job shop por medio de agentes inteligentes y mineria de datos
II International Conference on Industrial Engineering and Industrial Management XII Congreso de Ingeniería de Organización September 3-5, 2008, Burgos, Spain Secuenciación en ambientes job shop por medio Más detalles Comparativa de Algoritmo Genético, Memético y SI para el diseño de horarios de una Institución Educativa
Comparativa de Algoritmo Genético, Memético y SI para el diseño de horarios de una Institución Educativa Lucero de Montserrat Ortiz Aguilar a, Juan Martín Carpio Valadez a, Héctor José Puga Soberanes a, Más detalles Programación de la producción en talleres de flujo con máquinas sin interrupción. Algoritmos y aplicaciones *
3 rd International Conference on Industrial Engineering and Industrial Management XIII Congreso de Ingeniería de Organización Barcelona-Terrassa, September 2nd-4th 2009 Programación de la producción en Más detalles Investigación de Operaciones (IO) Operations Research
Investigación de Operaciones (IO) Operations Research Dr. Ricardo Soto [ricardo.soto@ucv.cl] [http://www.inf.ucv.cl/ rsoto] Escuela de Ingeniería Informática Pontificia Universidad Católica de Valparaíso Más detalles Modelización Avanzada en Logística y Transporte
Modelización Avanzada en Logística y Transporte El problema de enrutamiento vehicular (VRP) Luis M. Torres Escuela Politécnica del Litoral Guayaquil, Diciembre 2010 Maestría en Control de Operaciones y Más detalles MMSPEA2 mejora del SPEA2 para problemas multi-modales: aplicación al RCMPSP
MM mejora del para problemas multi-modales: aplicación al RCMPSP Pérez Vazquez, E. 1, Posada Calvo, M. 2, Herrera Triguero, F. 3 Resumen Un problema multi-modal es aquel que presenta múltiples óptimos Más detalles Modelado de relaciones existentes en un equipo de proyecto de software Modeling relationships in a software project team
Modelado de relaciones existentes en un equipo de proyecto de software Modeling relationships in a software project team Rafael Rodríguez-Puente 1, Eliana B. Ril-Valentin 2 1 Departamento de Técnicas de Más detalles Metaheurísticas: una visión global *
Metaheurísticas: una visión global * Belén Melián, José A. Moreno Pérez, J. Marcos Moreno Vega DEIOC. Universidad de La Laguna 38271 La Laguna {mbmelian,jamoreno,jmmoreno}@ull.es Resumen Las metaheurísticas Más detalles Optimización por Colonia de Hormigas para la Asignación Dinámica de Recursos en una Plataforma de Experimentación de Temperatura Multizona
82 IEEE LATIN AMERICA TRANSACTIONS, VOL. 5, NO. 2, MAY 2007 Optimización por Colonia de Hormigas para la Asignación Dinámica de Recursos en una Plataforma de Experimentación de Temperatura Multizona Mario Más detalles Algoritmos Genéticos Y
Algoritmos Genéticos Y Optimización n Heurística Dr. Adrian Will Grupo de Aplicaciones de Inteligencia Artificial Universidad Nacional de Tucumán awill@herrera.unt.edu.ar Algoritmos Genéticos - Operadores Más detalles UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS (Universidad del Perú, DECANA DE AMÉRICA) SYLLABO
UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS (Universidad del Perú, DECANA DE AMÉRICA) FACULTAD DE INGENIERIA DE SISTEMAS E INFORMATICA Escuela Académico Profesional de Ingeniería de Sistemas 1. ESPECIFICACIONES Más detalles Algoritmos Genéticos.
Algoritmos Genéticos. Miguel Cárdenas Montes, Antonio Gómez Iglesias Centro de Investigaciones Energéticas Medioambientales y Tecnológicas, Madrid, Spain miguel.cardenas@ciemat.es 15-19 de Octubre de 2011 Más detalles 8. Infraestructura. Criterio 10. Espacios y Equipamiento. 10.1 Aulas
8. Infraestructura Criterio 10. Espacios y Equipamiento 10.1 Aulas El Programa de Doctorado en Ingeniería de Sistemas tiene acceso a aulas con pizarrón inteligente y proyector digital, compartidas con Más detalles Representación, Codificación en un AG Población Inicial. Aptitud. Estrategia de Selección. Cruce, Mutación, Reemplazo. Condición de Parada.
Computación n Evolutiva: Algoritmos Genéticos 1.- Metaheurísticos. Computación Evolutiva: Algoritmos Genéticos 2.- Conceptos principales de un Algoritmo Genético 3.- Estructura de un Algoritmo Genético Más detalles Investigación de operaciones en acción: Heurísticas para la solución del TSP
Investigación de operaciones en acción: Heurísticas para la solución del TSP Roger Z. Ríos Mercado* José Luis González Velarde** Abstract One of the most common and difficult problem in the theory of optimization Más detalles ALGORITMO HÍBRIDO PARA UN ENFOQUE ALTERNATIVO AL JOB-SHOP SCHEDULING PROBLEM
!" #%$'&( &&" ( #)* &"#!,+-#% #(&+.&! /1032547698 :;9@?9AB2DCFE94?9G9H3IJ:LK?909M9 Más detalles Un Algoritmo Genético Híbrido Paralelo para Instancias Complejas del Problema VRP
Un Algoritmo Genético Híbrido Paralelo para Instancias Complejas del Problema VRP Bernabé Dorronsoro, Antonio J. Nebro, Daniel Arias, y Enrique Alba Resumen En este trabajo proponemos un algoritmo genético Más detalles Revista Ingenierías Universidad de Medellín ISSN: 1692-3324 revistaingenierias@udem.edu.co Universidad de Medellín Colombia
Revista Ingenierías ISSN: 1692-3324 revistaingenierias@udem.edu.co Colombia Osorio, Juan Carlos; Lasso, Diego Fernando; Ruiz, Gabriel Alonso JOB SHOP SCHEDULING BIOBJETIVO MEDIANTE ENFRIAMIENTO SIMULADO Más detalles IN4703 Gestión de Operaciones. Programación de Operaciones (Operations Scheduling)
IN4703 Gestión de Operaciones Programación de Operaciones (Operations Scheduling) Lineamientos de la Clase de Hoy Objetivos de la Programación de Operaciones Sistemas de Manufactura (Manufacturing Execution Más detalles Análisis Comparativo de Heurísticas para el Problema de Calendarización de Trabajos con Transferencia Cero
Análisis Comparativo de Heurísticas para el Problema de Calendarización de Trabajos con Transferencia Cero Beatriz Pérez Rojas Departamento de Sistemas Computación Instituto Tecnológico de Puebla am120@cs.buap.m Más detalles DISEÑO DE UN CURSO INTERACTIVO Y ADAPTATIVO DE PROCESADORES DE LENGUAJES
Alfonseca, M., Carro, R.M., Pulido, E. and Rodríguez, P. (2000): Diseño de un curso interactivo y adaptativo de procesadores de lenguajes. Proceedings of JENUI 2000: VI Jornadas sobre la Enseñanza Universitaria Más detalles SIMULACIÓN: HERRAMIENTA PARA GESTIONAR CADENAS DE SUMINISTROS. SIMULATION: TOOL TO MANAGE SUPPLY CHAINS.
SIMULACIÓN: HERRAMIENTA PARA GESTIONAR CADENAS DE SUMINISTROS. Villanueva, A.; Ramos, P. ; Jiménez, M. Departamento de Investigación de Operaciones. Escuela de Ingeniería Industrial. Facultad de Ingeniería. Más detalles ? 50 30 20 20 emplear NA 0,788 0,367879 se queda s a 150 275 70-125 se pone s en s a 15 58 200-43 se pone s en s a
350 MR Versión 1 1 Prueba Parcial 1/5 UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA VICERRECTORADO ACADÉMICO ÁREA: INGENIERÍA MODELO DE RESPUESTA ASIGNATURA: Computación Evolutiva CÓDIGO: 350 MOMENTO: Primera Parcial VERSIÓN: Más detalles 2017 © DocPlayer.es Política de privacidad | Condiciones del servicio | Feedback

References: resolución 
 resolución 
 RESOLUCIÓN 
 RESOLUCIÓN 
 Resolución 

Resolución 
 resolución 
 resolución 
 RESOLUCIÓN 

RESOLUCIÓN