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Combinando randomización sesgada y búsqueda local iterativa para resolver problemas de flow-shop

Autor
Lourenço, H.; Mateo, M.; Grasas, A.; Agustín , A.; Juan, A.
Tipus d'activitat
Presentació treball a congrés
Nom de l'edició
VIII Congreso Español sobre Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados
Any de l'edició
2012
Data de presentació
2012-02-08
Llibre d'actes
Actas del VIII Congreso español sobre metaheurísticas, algoritmos evolutivos y bioinspirados: MAEB 2012
Pàgina inicial
1
Pàgina final
6
Repositori
http://hdl.handle.net/2117/17579 Obrir en finestra nova
URL
http://congresomaeb2012.uclm.es/papers/paper_24.pdf Obrir en finestra nova
Resum
A la hora de poder aplicar algoritmos te oricos a casos reales, no solo resulta conveniente que el algoritmo sea e ciente sino tambi en que sea lo m as comprensible posible y que no requiera de comple- jos procesos de parametrizaci on. Siguiendo esta l ogi- ca, proponemos aqu un algoritmo h brido que reune las caracter sticas anteriores para resolver el proble- ma del Flow-Shop (FSP). El algoritmo, que no re- quire de parametrizaci on alguna, combina estrategias de randomizaci on con una B u...
Citació
Lourenço, H. [et al.]. Combinando randomización sesgada y búsqueda local iterativa para resolver problemas de flow-shop. A: Congreso Español sobre Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados. "Actas del VIII Congreso español sobre metaheurísticas, algoritmos evolutivos y bioinspirados: MAEB 2012". Albacete: 2012, p. 1-6.
Grup de recerca
SCOM - Supply Chain and Operations Management

Participants

  • Lourenço, Helena R.  (autor ponent)
  • Mateo Doll, Manuel  (autor ponent)
  • Grasas, Alex  (autor ponent)
  • Agustín Martín, Alba  (autor ponent)
  • Juan Perez, Angel Alejandro  (autor ponent)

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