Services on Demand
Journal
Article
Indicators
Cited by SciELO
Access statistics
Related links
Cited by Google
Similars in SciELO
Similars in Google
Share
Revista Facultad de Ingeniería
Print version ISSN 0121-1129
Abstract
LAMOS-DIAZ, Henry; AGUILAR-IMITOLA, Karin; PEREZ-DIAZ, Yuleiny Tatiana and GALVAN-NUNEZ, Silvia. Un algoritmo memético para minimizar el makespan en el problema del Job Shop Scheduling. Rev. Fac. ing. [online]. 2017, vol.26, n.44, pp.113-123. ISSN 0121-1129. https://doi.org/10.19053/01211129.v26.n44.2017.5776.
El Job Shop Scheduling Problem (JSP) es un problema de optimización combinatoria catalogado de tipo NP-Hard. Para dar solución a este problema han sido utilizados diversos métodos heurísticos y metaheurísticos. Con el objetivo de minimizar el makespan se propone un algoritmo memético (MA) que combina la exploración del espacio de búsqueda mediante un algoritmo genético (GA) y la explotación de las soluciones, usando una búsqueda local basada en la estructura de vecindario de Nowicki y Smutnicki. La estrategia genética usa una representación basada en operaciones que le permite generar programas factibles y una probabilidad de selección de los mejores individuos que son cruzados usando el operador JOX. Los resultados obtenidos en la ejecución demuestran que el algoritmo es competitivo frente a otros enfoques propuestos en la literatura.
Keywords : algoritmo memético; búsqueda local; Job Shop Schedule; metaheurísticas.