Inteligencia computacional aplicada a la optimización multiojetivo de problemas de scheduling con restricciones

Los problemas de Scheduling consistenen la asignación de tareas a recursos limitados donde ciertos objetivos deben optimizarse y varias restricciones deben cumplirse. La mayoría de los problemas del mundo real tienen varios objetivos que tratamos de optimizar al mismo tiempo. Estos se denominan prob...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Pandolfi, Daniel, Villagra, Andrea, Molina, Daniel
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2017
Materias:
Ciencias Informáticas
optimización multiobjetivo
Heuristic methods
Scheduling
manejo de restricciones
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/61503
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description Los problemas de Scheduling consistenen la asignación de tareas a recursos limitados donde ciertos objetivos deben optimizarse y varias restricciones deben cumplirse. La mayoría de los problemas del mundo real tienen varios objetivos que tratamos de optimizar al mismo tiempo. Estos se denominan problemas multiobjetivo y su solución da lugar a un conjunto de soluciones que representan la posible negociación entre todos los objetivos. La negociación del conjunto óptimo de soluciones conforma el llamado frente de Pareto del problema de optimización multiobjetivo que se está resolviendo. Una aplicación muy interesante es la planificación del desarrollo de un yacimiento que requiere de un proceso altamente complejo e implica un número considerable de actividades. Estas actividades tienen que estar coordinadas, cumplir diversos tipos de restricciones y al mismo tiempo, optimizar criterios. El cronograma de las actividades en los pozos WAS (en inglés, Well Activity Scheduling) se ocupa de la coordinación para formar así cronogramas. Este proyecto propone desarrollar algoritmos metaheurísticos, que incorporen heurísticas yreglas de despacho que sean competitivas con los algoritmos del estado del arte. Los enfoques propuestos tomarán como base algoritmos tales como cGA (celullar Genetic Algorithm) y enfoques basados en algoritmos evolutivos multiobjetivo MOEA (Multi- Objective Evolutionary Algorithm).
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