Enfoques heurísticos para problemas de scheduling estáticos y dinámicos
- Autores
- Esquivel, Susana Cecilia; Gallard, Raúl Hector; Gatica, Claudia Ruth; Ferrero, Sergio W.; Leguizamón, Guillermo; Zuppa, Federico
- Año de publicación
- 2002
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- El presente trabajo describe una propuesta de investigación para atacar diferentes problemas de scheduling. Dicha tarea es realizada por investigadores de distintas líneas del LIDIC, y en consecuencia, con técnicas diferentes las cuales pueden usarse solas y/o combinadas. En general, dentro del ámbito de scheduling, los modelos más estudiados fueron los modelos conocidos como clásicos o estáticos, es decir, donde las actividades, los recursos, los tiempos de procesamiento están predefinidos, no se modifican durante el proceso, y con un objetivo involucrando la minimización del tiempo de finalización y los costos de operación. Pero en los problemas del mundo real existen otra serie de decisiones que interactúan con el modelo clásico, si algunas de estas decisiones se adicionan a dicho modelo se obtienen los modelos de scheduling dinámicos. Debido a la naturaleza de estos problemas, que pertenecen a la clase de problemas NP-duros, las tendencias más modernas tratan de hallar heurísticas con estrategias de explotación/exploración mixtas. Dentro de ellas cabe mencionar Tabu Search, Simulating Annealing, Colonia de Hormigas y Algoritmos Evolutivos.
Eje: Sistemas inteligentes
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) - Materia
-
Ciencias Informáticas
heurística
Scheduling
Intelligent agents
modelos - 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:10915/22056
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Enfoques heurísticos para problemas de scheduling estáticos y dinámicosEsquivel, Susana CeciliaGallard, Raúl HectorGatica, Claudia RuthFerrero, Sergio W.Leguizamón, GuillermoZuppa, FedericoCiencias InformáticasheurísticaSchedulingIntelligent agentsmodelosEl presente trabajo describe una propuesta de investigación para atacar diferentes problemas de scheduling. Dicha tarea es realizada por investigadores de distintas líneas del LIDIC, y en consecuencia, con técnicas diferentes las cuales pueden usarse solas y/o combinadas. En general, dentro del ámbito de scheduling, los modelos más estudiados fueron los modelos conocidos como clásicos o estáticos, es decir, donde las actividades, los recursos, los tiempos de procesamiento están predefinidos, no se modifican durante el proceso, y con un objetivo involucrando la minimización del tiempo de finalización y los costos de operación. Pero en los problemas del mundo real existen otra serie de decisiones que interactúan con el modelo clásico, si algunas de estas decisiones se adicionan a dicho modelo se obtienen los modelos de scheduling dinámicos. Debido a la naturaleza de estos problemas, que pertenecen a la clase de problemas NP-duros, las tendencias más modernas tratan de hallar heurísticas con estrategias de explotación/exploración mixtas. Dentro de ellas cabe mencionar Tabu Search, Simulating Annealing, Colonia de Hormigas y Algoritmos Evolutivos.Eje: Sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2002-05info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf438-442http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22056spainfo: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:UNLP2025-09-03T10:27:42Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/22056Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-03 10:27:42.867SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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El presente trabajo describe una propuesta de investigación para atacar diferentes problemas de scheduling. Dicha tarea es realizada por investigadores de distintas líneas del LIDIC, y en consecuencia, con técnicas diferentes las cuales pueden usarse solas y/o combinadas. En general, dentro del ámbito de scheduling, los modelos más estudiados fueron los modelos conocidos como clásicos o estáticos, es decir, donde las actividades, los recursos, los tiempos de procesamiento están predefinidos, no se modifican durante el proceso, y con un objetivo involucrando la minimización del tiempo de finalización y los costos de operación. Pero en los problemas del mundo real existen otra serie de decisiones que interactúan con el modelo clásico, si algunas de estas decisiones se adicionan a dicho modelo se obtienen los modelos de scheduling dinámicos. Debido a la naturaleza de estos problemas, que pertenecen a la clase de problemas NP-duros, las tendencias más modernas tratan de hallar heurísticas con estrategias de explotación/exploración mixtas. Dentro de ellas cabe mencionar Tabu Search, Simulating Annealing, Colonia de Hormigas y Algoritmos Evolutivos. |
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