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dc.date.accessioned 2012-10-19T11:56:34Z
dc.date.available 2012-10-19T11:56:34Z
dc.date.issued 2003-10
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22642
dc.description.abstract Este trabajo presenta el análisis de una estrategia evolutiva de optimización basada en población para la resolución del Open Shop Scheduling, un problema de optimización combinatoria clásico que plantea la asignación de tareas a procesadores. Sobre la propuesta original del algoritmo MOSES (Mutation or Selection Evolution Strategy) [3] aplicado al problema de asignación de tareas a procesadores, se analizan los resultados teóricos de convergencia en función de los parámetros del método y del problema. Se estudian dos variantes del algoritmo propuestas en la literatura y una tercera alternativa propuesta en este trabajo, analizando comparativamente su comportamiento y calidad de resultados. El estudio contempla tres diferentes operadores de mutación, para los cuales se calcularon los diámetros de los grafos de exploración y se analizó empíricamente su vinculación con la calidad de resultados obtenidos sobre un conjunto de instancias de prueba. es
dc.format.extent 765-776 es
dc.language es es
dc.subject Algorithms es
dc.subject algoritmo evolutivo es
dc.subject ARTIFICIAL INTELLIGENCE es
dc.subject MOSES es
dc.subject asignación de tareas a procesadores es
dc.subject Intelligent agents es
dc.subject OSSP es
dc.title Un algoritmo evolutivo simple para el problema de asignación de tareas a procesadores es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.creator.person Ezzatti, Pablo es
sedici.creator.person Nesmachnow, Sergio es
sedici.description.note Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes (ASI) 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 2003-10
sedici.relation.event IX Congreso Argentino de Ciencias de la Computación es
sedici.description.peerReview peer-review es


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