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dc.date.accessioned 2012-11-02T14:07:10Z
dc.date.available 2012-11-02T14:07:10Z
dc.date.issued 1999-10
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/23535
dc.description.abstract Este artículo presenta un estudio comparativo de los resultados obtenidos a partir de la aplicación de Algoritmos Genéticos (AGs) a un caso particular del problema Job-Shop Scheduling (JSS). El objetivo del estudio está centrado en mostrar las posibles mejoras en la performance de un Algoritmo Genético (AG) a medida que la representación de las soluciones incorpora conocimiento específico del problema. En nuestro caso, dicho conocimiento está representado por las prioridades de los jobs a planificar. Los resultados alcanzados, usando una representación más avanzada, muestran una razonable mejora en relación a una representación más sencilla. es
dc.language es es
dc.subject Representaciones indirectas es
dc.subject Scheduling es
dc.subject Evolución es
dc.subject Algorithms es
dc.subject algoritmos genéticos es
dc.subject problema scheduling es
dc.title Representaciones indirectas en algoritmos genéticos aplicados a un problema scheduling es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.creator.person Ordoñez, Guillermo es
sedici.creator.person Leguizamón, Guillermo es
sedici.description.note Eje: Computación evolutiva 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 2001-10
sedici.relation.event V Congreso Argentino de 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)