Solución al Problema de Secuenciación de Trabajos mediante el Problema del Agente Viajero
Resumen: En este trabajo se estudia el Problema de Secuenciación de Trabajos codificado como un Problema de Agente Viajero y resuelto mediante Algoritmos Genéticos. Se propone un Algoritmo Genético en donde se comparan dos tipos de selección: por torneo y por ruleta. Se realizan diferentes pruebas p...
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| Main Authors: | , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Spanish |
| Published: |
Universitat Politècnica de València
2016-10-01
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| Series: | Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI |
| Online Access: | http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1697791216300280 |
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| author | G.E. Anaya Fuentes E.S. Hernández Gress J.C. Seck Tuoh Mora J. Medina Marín |
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| collection | DOAJ |
| description | Resumen: En este trabajo se estudia el Problema de Secuenciación de Trabajos codificado como un Problema de Agente Viajero y resuelto mediante Algoritmos Genéticos. Se propone un Algoritmo Genético en donde se comparan dos tipos de selección: por torneo y por ruleta. Se realizan diferentes pruebas para la solución del Problema del Agente Viajero con los dos tipos de selección bajo diferentes parámetros: número de individuos, número de iteraciones, probabilidad de cruce y probabilidad de mutación; a partir de estos se seleccionan los parámetros y el tipo de selección. Posteriormente se codifica al Problema de Secuenciación como un Problema del Agente Viajero. La propuesta se presenta mediante la aplicación a diferentes ejemplos del Problema de Secuenciación de Trabajos y la comparación con los resultados obtenidos en la literatura. Abstract: In this paper we proposed a solution to the Job-Shop Scheduling Problem using the Traveling Salesman Problem solved by Genetic Algorithms. We proposed a genetic algorithm where we compare two types of selection: tournament and roulette. Different tests are performed to solve the Traveling Salesman Problem with the two types of selection under different parameters: number of individuals, number of iterations, crossover probability and mutation probability. Then the best type of selection and the best parameters are used to solve the Job-Shop Scheduling Problem with Genetic Algorithms for the Traveling Salesman Problem. The proposal is presented solving different examples of Job Sequencing Problem and compare them with the results obtained in the literature. Palabras clave: algoritmos eficientes, sistemas industriales de producción, problemas de optimización, problema de agente viajero, Keywords: Efficient algorithms, industrial production systems, optimization problem, traveling salesman problem |
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| institution | Kabale University |
| issn | 1697-7912 |
| language | Spanish |
| publishDate | 2016-10-01 |
| publisher | Universitat Politècnica de València |
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| series | Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI |
| spelling | doaj-art-ee0d44b1bd7247338d3e11067657e98d2025-01-02T12:18:01ZspaUniversitat Politècnica de ValènciaRevista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI1697-79122016-10-01134430437Solución al Problema de Secuenciación de Trabajos mediante el Problema del Agente ViajeroG.E. Anaya Fuentes0E.S. Hernández Gress1J.C. Seck Tuoh Mora2J. Medina Marín3Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo, Área Académica de Ingeniería; Carboneras,CP 42183, Mineral de la Reforma Hidalgo, MéxicoAutor para correspondencia.; Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo, Área Académica de Ingeniería; Carboneras,CP 42183, Mineral de la Reforma Hidalgo, MéxicoUniversidad Autónoma del Estado de Hidalgo, Área Académica de Ingeniería; Carboneras,CP 42183, Mineral de la Reforma Hidalgo, MéxicoUniversidad Autónoma del Estado de Hidalgo, Área Académica de Ingeniería; Carboneras,CP 42183, Mineral de la Reforma Hidalgo, MéxicoResumen: En este trabajo se estudia el Problema de Secuenciación de Trabajos codificado como un Problema de Agente Viajero y resuelto mediante Algoritmos Genéticos. Se propone un Algoritmo Genético en donde se comparan dos tipos de selección: por torneo y por ruleta. Se realizan diferentes pruebas para la solución del Problema del Agente Viajero con los dos tipos de selección bajo diferentes parámetros: número de individuos, número de iteraciones, probabilidad de cruce y probabilidad de mutación; a partir de estos se seleccionan los parámetros y el tipo de selección. Posteriormente se codifica al Problema de Secuenciación como un Problema del Agente Viajero. La propuesta se presenta mediante la aplicación a diferentes ejemplos del Problema de Secuenciación de Trabajos y la comparación con los resultados obtenidos en la literatura. Abstract: In this paper we proposed a solution to the Job-Shop Scheduling Problem using the Traveling Salesman Problem solved by Genetic Algorithms. We proposed a genetic algorithm where we compare two types of selection: tournament and roulette. Different tests are performed to solve the Traveling Salesman Problem with the two types of selection under different parameters: number of individuals, number of iterations, crossover probability and mutation probability. Then the best type of selection and the best parameters are used to solve the Job-Shop Scheduling Problem with Genetic Algorithms for the Traveling Salesman Problem. The proposal is presented solving different examples of Job Sequencing Problem and compare them with the results obtained in the literature. Palabras clave: algoritmos eficientes, sistemas industriales de producción, problemas de optimización, problema de agente viajero, Keywords: Efficient algorithms, industrial production systems, optimization problem, traveling salesman problemhttp://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1697791216300280 |
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