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Implementación de un algoritmo de colonia de hormigas aplicado en el área de planificación de recursos

dc.contributor.advisorBautista Rozo, Lola Xiomara
dc.contributor.advisorGómez Bueno, Wilfredo Ariel
dc.contributor.authorFlórez Suarez, Edson Alejandro
dc.date.accessioned2024-03-03T20:08:26Z
dc.date.available2013
dc.date.available2024-03-03T20:08:26Z
dc.date.created2013
dc.date.issued2013
dc.description.abstractLas metaheurísticas son las mejores técnicas para solucionar los problemas de optimización, entre las cuáles se destaca la Optimización basada en Colonia de Hormigas (OCH), que ha probado ser muy eficiente y efectiva en problemas de gran complejidad (NP-hard) en optimización combinatoria. En este trabajo de grado se describe la implementación de un algoritmo del modelo OCH conocido como Elitist Ant System (EAS), aplicado al problema de planificación de recursos denominado Job Shop Scheduling Problem (JSP). Se propone un método que busca reducir los retardos designando la operación disponible inmediatamente, pero teniendo en cuenta a las operaciones que les falta poco para estar disponibles y tienen una gran cantidad de feromona, porque son buenas candidatas. El desempeño del algoritmo fue evaluado para problemas de referencia en JSP, comparando la calidad de las soluciones obtenidas respecto a GRASP y a la mejor solución conocida para estos problemas. Las soluciones con OCH fueron de buena calidad (con 96% de aproximación a la mejor solución conocida), obtenidas con una destacable eficiencia al tener que realizar un número muy bajo de evaluaciones de la función objetivo. Por último, se planteó un escenario de aplicación del JSP en los sistemas distribuidos, donde se realizó la planificación de trabajos en los nodos de un clúster.
dc.description.abstractenglishThe metaheuristics are the best techniques to solve optimization problems, outstanding among these is Ant Colony Optimization (ACO), which have proved to be very effective and efficient in problems of high complexity (NP-hard) in combinatorial optimization. This degree work describes the implementation of an ACO model algorithm known as Elitist Ant System (EAS), applied to a combinatorial optimization problem called Job Shop Scheduling Problem (JSP). We propose a method that seeks to reduce delays designating the operation immediately available, but considering the operations that lack little to be available and have a greater amount of pheromone, because they are good candidates. The performance of the algorithm was evaluated for problems of JSP reference, comparing the quality of the solutions obtained regarding GRASP and the best known solution for these problems. The OCH solutions were of good quality (96% of approximation to the Best Knowed Solution), obtained with remarkable efficiency by having to make a very low number of objective function evaluations. Finally, we proposed a JSP application scenario in distributed systems, where we performed the job scheduling at the nodes of a cluster.
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero de Sistemas
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/29227
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería de Sistemas
dc.publisher.schoolEscuela de Ingeniería de Sistemas e Informática
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectOptimización Combinatoria
dc.subjectJob Shop Scheduling Problem (Jsp)
dc.subjectMetaheurísticas
dc.subjectOptimización Basada En Colonia De Hormigas (Och)
dc.subjectGrasp.
dc.subject.keywordCombinatorial Optimization
dc.subject.keywordJob Shop Scheduling Problem (Jsp)
dc.subject.keywordMetaheuristics
dc.subject.keywordAnt Colony Optimization (Aco)
dc.subject.keywordGrasp.
dc.titleImplementación de un algoritmo de colonia de hormigas aplicado en el área de planificación de recursos
dc.title.englishImplementation of an algorithm of ant colony for job shop scheduling problems
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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