Particle swarm optimization para un problema de optimización combinatoria

Autores
Cagnina, Leticia; Esquivel, Susana Cecilia
Año de publicación
2004
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
En este artículo se presenta una versión del algoritmo de Particle Swarm Optimization que ha sido hibridizado con un operador dinámico de mutación y que implementa el modelo conocido como local best (l-best). El algoritmo se aplica al problema de scheduling de máquina única siendo la función objetivo a optimizar la de Total Weighted Tardiness. El algoritmo propuesto es validado usando instancias tomadas de la OR-Library y los resultados son comparados con los obtenidos por un algoritmo evolutivo multirecombinado que incluye conocimiento acerca del problema y con otra versión de un algoritmo Particle Swarm Optimization que implementa el modelo global best (g-best) cuyos resultados han sido reportados en publicaciones recientes. Los resultados obtenidos son muy promisorios, sobre todo si se considera que este paradigma casi no ha sido utilizado para problemas de optimización combinatoria.
Eje: V - Workshop de agentes y sistemas inteligentes
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
Scheduling
Particle Swarm
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Optimización
Técnicas de Vecindarios
Intelligent agents
Optimization
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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