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Jimenez Carrión, Miguel
Tello Ojeda, Cynthia Eliany
2016-08-26T23:57:05Z
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2014
IND-TEL-OJE-14
http://repositorio.unp.edu.pe/handle/UNP/702
En este trabajo se ha implementado un Algoritmo Genético Simple para resolver el problema de Job Shop Scheduling, conocido así dentro de lo que se llama planificación detallada de tareas; los resultados son altamente confiables tanto en la solución del problema como en el tiempo de ejecución del algoritmo, para problemas que tienen diferente secuencia de operaciones o la misma secuencia de operaciones, con tamaños de 15x15, y 15x20 y cuyo tiempos de ejecución de tareas son menores a 10 unidades de tiempo. Los parámetros del algoritmo recomendados para un buen funcionamiento son: tamaño de población 60 individuos y 80 generaciones. Así mismo se ha encontrado que los resultados están fuertemente influenciados por el diseño del cromosoma que no solo representa una solución factible sino también cumple con todas las restricciones, el diseñó de un procedimiento para determinar el makespan de cada solución y el diseño de la función de calidad para evaluar a los individuos, implementados (es_PE)
Tesis
application/pdf (en_US)
spa (es_PE)
Universidad Nacional de Piura (es_PE)
info:eu-repo/semantics/openAccess (en_US)
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/ (*)
Repositorio Institucional - UNP (es_PE)
Universidad Nacional de Piura (es_PE)
Algoritmo (es_PE)
Evolutivo (es_PE)
Asignar (es_PE)
Trabajos (es_PE)
Máquinas (es_PE)
Diferente (es_PE)
Secuencia (es_PE)
Operaciones (es_PE)
Perspectiva (es_PE)
Planificación (es_PE)
Detallada (es_PE)
Algoritmo evolutivo para asignar trabajos a máquinas, con diferente secuencia de operaciones, desde la perspectiva de la planificación detallada (es_PE)
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis (en_US)
Universidad Nacional de Piura. Facultad de Ingenieria Industrial
Ingeniería Industrial
Título profesional
Ingeniero Industrial
Pública



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