Publicación: MetaheurIstica greedy randomized adaptive search procedure (gras-procedimiento de búsqueda codiciosa aleatorizada y adaptativa) aplicada al job shop scheduling problem (jssp)
| dc.contributor.advisor | Díaz Bohórquez, Carlos Eduardo | |
| dc.contributor.author | Aparicio Torres, Yessica Alejandra | |
| dc.contributor.author | Gonzalez Patiño, Carolina | |
| dc.date.accessioned | 2024-03-03T22:40:45Z | |
| dc.date.available | 2016 | |
| dc.date.available | 2024-03-03T22:40:45Z | |
| dc.date.created | 2016 | |
| dc.date.issued | 2016 | |
| dc.description.abstract | La presente investigación tiene como propósito diseñar un algoritmo para dar solución al Job Shop Scheduling Problem tradicional bajo el objetivo de minimización del makespan teniendo como punto de partida la metaheurística GRASP, para ello se realiza una revisión de literatura que incluye el problema, el método de solución y la combinación de estos dos como base para la investigación. Seguido a esto, se diseña el algoritmo teniendo como resultado un hibrido compuesto por GRASP y Algoritmo Genético, el cual inicia con la construcción de la población inicial por medio de GRASP y los operadores genéticos utilizados son selección aleatoria, un operador de cruce propuesto por Park et. al. y mutación swap. El algoritmo diseñado y es validado a través de instancias estudiadas en la literatura variando algunos de los parámetros seleccionados. Adicionalmente, se realiza un diseño factorial para cada una de las instancias probadas con el fin de identificar los factores significativos en la variable respuesta makespan. Finalmente, se presentan los resultados obtenidos y se comparan con otros algoritmos propuestos. | |
| dc.description.abstractenglish | Metaheuristic greedy randomized adaptive search procedure (grasp) applied to the job shop scheduling problem (jssp) | |
| dc.description.degreelevel | Pregrado | |
| dc.description.degreename | Ingeniero Industrial | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.instname | Universidad Industrial de Santander | |
| dc.identifier.reponame | Universidad Industrial de Santander | |
| dc.identifier.repourl | https://noesis.uis.edu.co | |
| dc.identifier.uri | https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/34762 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Universidad Industrial de Santander | |
| dc.publisher.faculty | Facultad de Ingenierías Fisicomecánicas | |
| dc.publisher.program | Ingeniería Industrial | |
| dc.publisher.school | Escuela de Estudios Industriales y Empresariales | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | |
| dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.creativecommons | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) | |
| dc.rights.license | Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 | |
| dc.subject | Procedimiento De Búsqueda Codiciosa Aleatorizada Y Adaptativa | |
| dc.subject | Grasp | |
| dc.subject | Algoritmo Genético | |
| dc.subject | Ag | |
| dc.subject | Job Shop Scheduling Problem | |
| dc.subject | Jssp | |
| dc.subject | Hibrído | |
| dc.subject | Metahurística | |
| dc.subject | Makespan. | |
| dc.subject.keyword | This research aims to design an algorithm to solve the Job Shop Scheduling Problem in a basic scheme and under the single objective of minimizing the makespan | |
| dc.subject.keyword | taking as its starting point the GRASP metaheuristic. First of all a literature review is done | |
| dc.subject.keyword | this review includes the problem | |
| dc.subject.keyword | the solution method and the combination of these as the basis for the research. Following this | |
| dc.subject.keyword | the algorithm resulting is a hybrid between GRASP and Genetic Algorithm which begins with the creation of an initial population using the construction phase of GRASP and then the genetic operators are used to improve this population | |
| dc.subject.keyword | these operators are: Random selection | |
| dc.subject.keyword | a crossover operator proposed by Park et al. and swap mutation. validated through the instances of benchmark problems varying some selected parameters. Additionally | |
| dc.subject.keyword | a factorial design is performed for each tested instance in order to identify the significant factors in the variable response makespan. Finally | |
| dc.subject.keyword | the results obtained are presented and compared with other proposed algorithms. | |
| dc.title | MetaheurIstica greedy randomized adaptive search procedure (gras-procedimiento de búsqueda codiciosa aleatorizada y adaptativa) aplicada al job shop scheduling problem (jssp) | |
| dc.title.english | Greedy Randomized Adaptive Search Procedure, Grasp, Genetic Algorithm, Ag, Job Shop Scheduling Problem, Jssp, Hybrid, Metahurístics, Makespan. | |
| dc.type.coar | http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce | |
| dc.type.hasversion | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | |
| dc.type.local | Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado | |
| dspace.entity.type | Publication |
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