Particle swarm optimization para problemas de secuenciamiento: total weighted tardiness

Particle Swarm Optimization (PSO) ha sido utilizado exitosamente en diferentes áreas como optimización mutidimensional y multiobjetivo, y entrenamiento de redes neuronales entre otras, pero existen actualmente pocos reportes relacionados a problemas de secuenciamiento. En este trabajo presentamos un...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Cagnina, Leticia, Esquivel, Susana Cecilia, Gallard, Raúl Hector
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2004
Materias:	Ciencias Informáticas Sequencing and scheduling Particle Swarm Optimization información Problemas de Secuenciamiento Total Weighted Tardiness
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21357
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	Particle Swarm Optimization (PSO) ha sido utilizado exitosamente en diferentes áreas como optimización mutidimensional y multiobjetivo, y entrenamiento de redes neuronales entre otras, pero existen actualmente pocos reportes relacionados a problemas de secuenciamiento. En este trabajo presentamos un PSO modificado (MPSO) que incorpora un método diferente de representación de las partículas y un operador de mutación dinámica similar al utilizado en los algoritmos evolutivos. Este estudio preliminar muestra la performance del algoritmo cuando éste es aplicado a un conjunto de instancias correspondientes al problema de Total Weighted Tardiness, en ambientes de scheduling de máquina única. Este primer estudio muestra a MPSO como un posible método alternativo para resolver problemas de secuenciamiento.
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Particle swarm optimization para problemas de secuenciamiento: total weighted tardiness

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