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dc.date.accessioned 2012-09-21T15:21:17Z
dc.date.available 2012-09-21T15:21:17Z
dc.date.issued 2004
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21357
dc.description.abstract Particle Swarm Optimization (PSO) ha sido utilizado exitosamente en diferentes áreas como optimización mutidimensional y multiobjetivo, y entrenamiento de redes neuronales entre otras, pero existen actualmente pocos reportes relacionados a problemas de secuenciamiento. En este trabajo presentamos un PSO modificado (MPSO) que incorpora un método diferente de representación de las partículas y un operador de mutación dinámica similar al utilizado en los algoritmos evolutivos. Este estudio preliminar muestra la performance del algoritmo cuando éste es aplicado a un conjunto de instancias correspondientes al problema de Total Weighted Tardiness, en ambientes de scheduling de máquina única. Este primer estudio muestra a MPSO como un posible método alternativo para resolver problemas de secuenciamiento. es
dc.format.extent 613-618 es
dc.language es es
dc.subject Sequencing and scheduling es
dc.subject Particle Swarm Optimization es
dc.subject información es
dc.subject Problemas de Secuenciamiento es
dc.subject Total Weighted Tardiness es
dc.title Particle swarm optimization para problemas de secuenciamiento: total weighted tardiness es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.creator.person Cagnina, Leticia es
sedici.creator.person Esquivel, Susana Cecilia es
sedici.creator.person Gallard, Raúl Hector es
sedici.description.note Eje: Sistemas de información y Metaheurística es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
sedici.date.exposure 2004-05 es
sedici.relation.event VI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación es
sedici.description.peerReview peer-review es


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Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5) Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)