Benchmarks para problemas de scheduling de máquinas paralelas idénticas con algoritmos inteligentes
- Autores
- Gatica, Claudia Ruth; Esquivel, Susana Cecilia
- Año de publicación
- 2016
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- En nuestro trabajo presentamos un conjunto de benchmarks para el problema de scheduling de paralelas idénticas sin restricciones. Hemos estudiado tal problema a través de cuatro funciones objetivo: Maximum Tardiness (Tmax), Average Tardiness (Tavg), Total Weighted Tardiness (Twt) y Weighted Number of Tardy Jobs (Nwt). El conjunto de benchmarks se dividen en ocho escenarios de 125 instancias cada uno. Tales instancias del problema se construyeron en base a datos seleccionados de la OR-Library correspondientes a problemas de tardanza ponderada. Se obtuvieron los valores de los óptimos conocidos o benchmarks mediante la aplicación de reglas de despacho y heurísticas conocidas en la literatura y luego se utilizaron dos algoritmos propuestos basados en búsqueda local: uno de ellos es una variación del algoritmo Simutaled Annealing (SA-explorador), el segundo algoritmo es de Vecindarios Variables (VNS) y el tercer algoritmo basado en búsqueda poblacional conocido como Discrete Differencial Evolution (DDE).
Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) - Materia
-
Ciencias Informáticas
Benchmarks
máquinas paralelas idénticas
Scheduling
Algorithms - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/52729
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Benchmarks para problemas de scheduling de máquinas paralelas idénticas con algoritmos inteligentesGatica, Claudia RuthEsquivel, Susana CeciliaCiencias InformáticasBenchmarksmáquinas paralelas idénticasSchedulingAlgorithmsEn nuestro trabajo presentamos un conjunto de benchmarks para el problema de scheduling de paralelas idénticas sin restricciones. Hemos estudiado tal problema a través de cuatro funciones objetivo: Maximum Tardiness (Tmax), Average Tardiness (Tavg), Total Weighted Tardiness (Twt) y Weighted Number of Tardy Jobs (Nwt). El conjunto de benchmarks se dividen en ocho escenarios de 125 instancias cada uno. Tales instancias del problema se construyeron en base a datos seleccionados de la OR-Library correspondientes a problemas de tardanza ponderada. Se obtuvieron los valores de los óptimos conocidos o benchmarks mediante la aplicación de reglas de despacho y heurísticas conocidas en la literatura y luego se utilizaron dos algoritmos propuestos basados en búsqueda local: uno de ellos es una variación del algoritmo Simutaled Annealing (SA-explorador), el segundo algoritmo es de Vecindarios Variables (VNS) y el tercer algoritmo basado en búsqueda poblacional conocido como Discrete Differencial Evolution (DDE).Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2016-04info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf53-55http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/52729spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-950-698-377-2info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/52766info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-29T11:04:45Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/52729Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 11:04:45.873SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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En nuestro trabajo presentamos un conjunto de benchmarks para el problema de scheduling de paralelas idénticas sin restricciones. Hemos estudiado tal problema a través de cuatro funciones objetivo: Maximum Tardiness (Tmax), Average Tardiness (Tavg), Total Weighted Tardiness (Twt) y Weighted Number of Tardy Jobs (Nwt). El conjunto de benchmarks se dividen en ocho escenarios de 125 instancias cada uno. Tales instancias del problema se construyeron en base a datos seleccionados de la OR-Library correspondientes a problemas de tardanza ponderada. Se obtuvieron los valores de los óptimos conocidos o benchmarks mediante la aplicación de reglas de despacho y heurísticas conocidas en la literatura y luego se utilizaron dos algoritmos propuestos basados en búsqueda local: uno de ellos es una variación del algoritmo Simutaled Annealing (SA-explorador), el segundo algoritmo es de Vecindarios Variables (VNS) y el tercer algoritmo basado en búsqueda poblacional conocido como Discrete Differencial Evolution (DDE). |
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