Ventajas de la aplicación de las metaheurísticas, algoritmos genéticos y búsqueda tabú en la solución de problemas de Job Shop Scheduling
Spa: La tendencia actual en la investigación de métodos que resuelvan los problemas presentados en la programación de tareas dentro de los procesos de producción, se enmarca en la aplicación de metodologías inteligentes llamadas metaheurísticas en su forma pura e hibrida, ya que han mostrado ventaja...
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| Published: |
2021
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| author | Alvarado Benavides, Fredy Enrique Becerra Castro, Yeimy Andrea |
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| description | Spa: La tendencia actual en la investigación de métodos que resuelvan los problemas presentados en la programación de tareas dentro de los procesos de producción, se enmarca en la aplicación de metodologías inteligentes llamadas metaheurísticas en su forma pura e hibrida, ya que han mostrado ventajas en cuanto a costos, tiempos computacionales de procesamiento y en la calidad de la soluciones entregadas en problemas con complejidad computacional de tipo NP-hard o no polinomiales duros como es el caso del problema de Job Shop Scheduling JSS. (Duarte et al, 2007). En este artículo se lleva a cabo el análisis y la revisión a las investigaciones de mayor rigor científico que han dado solución al problema de JSS mediante las metaheurísticas Búsqueda Tabú BT y Algoritmos Genéticos AG, brindando al lector una visión detallada de las ventajas que se obtienen con estas técnicas de optimización; los diferentes tiempos computacionales que se pueden alcanzar; la importancia de los software, lenguajes de programación y equipos de cómputo empleados; características de los algoritmos y sus resultados computacionales. |
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| id | repositorio.uptc.edu.co-001-6970 |
| institution | Repositorio Institucional UPTC |
| language | spa |
| publishDate | 2021 |
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| spelling | repositorio.uptc.edu.co-001-69702023-04-18T21:49:35Z Ventajas de la aplicación de las metaheurísticas, algoritmos genéticos y búsqueda tabú en la solución de problemas de Job Shop Scheduling Alvarado Benavides, Fredy Enrique Becerra Castro, Yeimy Andrea Spa: La tendencia actual en la investigación de métodos que resuelvan los problemas presentados en la programación de tareas dentro de los procesos de producción, se enmarca en la aplicación de metodologías inteligentes llamadas metaheurísticas en su forma pura e hibrida, ya que han mostrado ventajas en cuanto a costos, tiempos computacionales de procesamiento y en la calidad de la soluciones entregadas en problemas con complejidad computacional de tipo NP-hard o no polinomiales duros como es el caso del problema de Job Shop Scheduling JSS. (Duarte et al, 2007). En este artículo se lleva a cabo el análisis y la revisión a las investigaciones de mayor rigor científico que han dado solución al problema de JSS mediante las metaheurísticas Búsqueda Tabú BT y Algoritmos Genéticos AG, brindando al lector una visión detallada de las ventajas que se obtienen con estas técnicas de optimización; los diferentes tiempos computacionales que se pueden alcanzar; la importancia de los software, lenguajes de programación y equipos de cómputo empleados; características de los algoritmos y sus resultados computacionales. 2021-12-21T18:29:53Z 2021-12-21T18:29:53Z 2017-05-11 Documento de Conferencia http://purl.org/coar/resource_type/c_8544 info:eu-repo/semantics/conferenceObject info:eu-repo/semantics/publishedVersion Text http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 http://repositorio.uptc.edu.co/handle/001/6970 1756 instname:Universidad Pedagogica y Tecnologica de Colombia reponame:Repositorio de la Universidad Pedagogica y Tecnologica de Colombia repourl:https://repositorio.uptc.edu.co/ spa Congreso Internacional y Nacional de Administración Industrial 2016 https://rdigitales.uptc.edu.co/memorias/index.php/admin_indus/admin_indus/paper/download/1756/1763 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ info:eu-repo/semantics/openAccess Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0) http://purl.org/coar/access_right/c_14cb application/pdf application/pdf https://rdigitales.uptc.edu.co/memorias/index.php/admin_indus/admin_indus/paper/view/1756 |
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