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dc.contributor.authorLourenço, Helena R.
dc.contributor.authorMateo Doll, Manuel
dc.contributor.authorGrasas, Alex
dc.contributor.authorAgustín Martín, Alba
dc.contributor.authorJuan Pérez, Angel Alejandro
dc.contributor.otherUniversitat Politècnica de Catalunya. Departament d'Organització d'Empreses
dc.contributor.otherUniversitat Politècnica de Catalunya. Departament de Matemàtica Aplicada I
dc.date.accessioned2013-02-05T12:27:03Z
dc.date.available2013-02-05T12:27:03Z
dc.date.created2012
dc.date.issued2012
dc.identifier.citationLourenço, H. [et al.]. Combinando randomización sesgada y búsqueda local iterativa para resolver problemas de flow-shop. A: Congreso Español sobre Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados. "Actas del VIII Congreso español sobre metaheurísticas, algoritmos evolutivos y bioinspirados: MAEB 2012". Albacete: 2012, p. 1-6.
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2117/17579
dc.description.abstractA la hora de poder aplicar algoritmos te oricos a casos reales, no solo resulta conveniente que el algoritmo sea e ciente sino tambi en que sea lo m as comprensible posible y que no requiera de comple- jos procesos de parametrizaci on. Siguiendo esta l ogi- ca, proponemos aqu un algoritmo h brido que reune las caracter sticas anteriores para resolver el proble- ma del Flow-Shop (FSP). El algoritmo, que no re- quire de parametrizaci on alguna, combina estrategias de randomizaci on con una B usqueda Local Iterativa (ILS), logrando ser competitivo con otros conocidos algoritmos que se encuentran entre los m as simples y e cientes para el FSP. Nuestro enfoque de ne (1) un nuevo operador para el proceso de perturbaci on ILS, (2) un nuevo criterio de aceptaci on basado en reglas simples y transparentes, y (3) un proceso de random- izaci on sesgada de la soluci on inicial. Los resultados preliminares obtenidos con las instancias de Taillard permiten concluir que la soluci on propuesta puede ser una excelente alternativa en aplicaciones reales
dc.format.extent6 p.
dc.language.isospa
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Spain
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
dc.subjectÀrees temàtiques de la UPC::Matemàtiques i estadística::Matemàtica discreta
dc.subject.lcshObject-oriented methods (Computer science)
dc.titleCombinando randomización sesgada y búsqueda local iterativa para resolver problemas de flow-shop
dc.typeConference report
dc.subject.lemacMètodes orientats a objectes (Informàtica)
dc.contributor.groupUniversitat Politècnica de Catalunya. EOLI - Enginyeria d'Organització i Logística Industrial
dc.description.peerreviewedPeer Reviewed
dc.relation.publisherversionhttp://congresomaeb2012.uclm.es/papers/paper_24.pdf
dc.rights.accessOpen Access
drac.iddocument10708485
dc.description.versionPostprint (published version)
upcommons.citation.authorLourenço, H.; Mateo, M.; Grasas, A.; Agustín , A.; Juan, A.
upcommons.citation.contributorCongreso Español sobre Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados
upcommons.citation.pubplaceAlbacete
upcommons.citation.publishedtrue
upcommons.citation.publicationNameActas del VIII Congreso español sobre metaheurísticas, algoritmos evolutivos y bioinspirados: MAEB 2012
upcommons.citation.startingPage1
upcommons.citation.endingPage6


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