Problemas de planificación para máquina única en entornos dinámicos implementados con metaheurística ACO Y AES

Existen dos conceptos de importancia en el contexto de problemas dinámicos y en particular de scheduling dinámicos. La búsqueda de soluciones robustas y flexibles. El concepto de robustez de las soluciones se refiere a un tipo de soluciones que pueden ser usadas de igual manera cuando se produce un...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: San Pedro, María Eugenia de, Leguizamón, Guillermo
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2008
Materias:
Ciencias Informáticas
Problemas de planificación
Intelligent agents
máquina única
metaheurística ACO
metaheurística AES
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/20537
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description Existen dos conceptos de importancia en el contexto de problemas dinámicos y en particular de scheduling dinámicos. La búsqueda de soluciones robustas y flexibles. El concepto de robustez de las soluciones se refiere a un tipo de soluciones que pueden ser usadas de igual manera cuando se produce un cambio en el entorno y manteniendo su calidad relativa. En el caso de flexibilidad se refiere a la posibilidad de que las soluciones encontradas puedan ser adaptadas sin mayores problemas cuando se produzca un cambio en el entorno. En consecuencia, soluciones robustas y flexibles son altamente deseables en este tipo de contexto. Los problemas de planificación dinámicos en entornos de máquina única, han sido encarados principalmente con Algoritmos Evolutivos [3], [4], [5], [6], [7] y [8]. La metaheurística Ant Colony Optimization (ACO) a través de numerosos enfoques algorítmicos, fue aplicada con éxito para una variedad de problemas de optimización [11], [12], [13], [14], [15], [16] y [17]. Esta línea de investigación, pretende definir los escenarios dinámicos necesarios, para implementar las metaheurísticas ACO y AEs, en diferentes problemas de scheduling para máquina única (Weighted Tardiness, Average Tardiness, Weighted Number of Tardy Job), y realizar un análisis comparativo de la calidad de los resultados obtenidos.
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