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MetaheurIstica greedy randomized adaptive search procedure (gras-procedimiento de búsqueda codiciosa aleatorizada y adaptativa) aplicada al job shop scheduling problem (jssp)

dc.contributor.advisorDíaz Bohórquez, Carlos Eduardo
dc.contributor.authorAparicio Torres, Yessica Alejandra
dc.contributor.authorGonzalez Patiño, Carolina
dc.date.accessioned2024-03-03T22:40:45Z
dc.date.available2016
dc.date.available2024-03-03T22:40:45Z
dc.date.created2016
dc.date.issued2016
dc.description.abstractLa 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.abstractenglishMetaheuristic greedy randomized adaptive search procedure (grasp) applied to the job shop scheduling problem (jssp)
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero Industrial
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/20.500.14071/34762
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería Industrial
dc.publisher.schoolEscuela de Estudios Industriales y Empresariales
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.subjectProcedimiento De Búsqueda Codiciosa Aleatorizada Y Adaptativa
dc.subjectGrasp
dc.subjectAlgoritmo Genético
dc.subjectAg
dc.subjectJob Shop Scheduling Problem
dc.subjectJssp
dc.subjectHibrído
dc.subjectMetahurística
dc.subjectMakespan.
dc.subject.keywordThis 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.keywordtaking as its starting point the GRASP metaheuristic. First of all a literature review is done
dc.subject.keywordthis review includes the problem
dc.subject.keywordthe solution method and the combination of these as the basis for the research. Following this
dc.subject.keywordthe 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.keywordthese operators are: Random selection
dc.subject.keyworda crossover operator proposed by Park et al. and swap mutation. validated through the instances of benchmark problems varying some selected parameters. Additionally
dc.subject.keyworda factorial design is performed for each tested instance in order to identify the significant factors in the variable response makespan. Finally
dc.subject.keywordthe results obtained are presented and compared with other proposed algorithms.
dc.titleMetaheurIstica greedy randomized adaptive search procedure (gras-procedimiento de búsqueda codiciosa aleatorizada y adaptativa) aplicada al job shop scheduling problem (jssp)
dc.title.englishGreedy Randomized Adaptive Search Procedure, Grasp, Genetic Algorithm, Ag, Job Shop Scheduling Problem, Jssp, Hybrid, Metahurístics, Makespan.
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
dspace.entity.typePublication

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