Incorporando búsqueda local a un algoritmo ACO para el problema de scheduling de tardanza ponderada

Autores
Lasso, Marta Graciela; San Pedro, María Eugenia de; Leguizamón, Guillermo
Año de publicación
2008
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
La meta-heurística ACO está inspirada en el comportamiento de las hormigas reales; se caracteriza por ser un método de búsqueda distribuida, estocástica y basada en la comunicación indirecta de una colonia artificial de hormigas, transmitida por trayectos artificiales de feromona. Estos trayectos sirven como información usada por las hormigas para construir probabilísticamente soluciones al problema bajo consideración. Las hormigas modifican los trayectos de feromona durante la ejecución del algoritmo para reflejar su experiencia de búsqueda. En la mayoría de las metaheurísticas aplicadas a problemas de planificación, se han incorporado diferentes procesos de búsqueda local para mejorar la calidad de las soluciones. En este informe se presentan dos alternativas aplicadas al problema de Tardanza Total Ponderada en entornos de máquina única para comparar bondades de uno sobre otro, y establecer ventajas y desventajas de aplicar uno u otro algoritmo.
Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
búsqueda local
Intelligent agents
Algorithms
algoritmo ACO
problema de scheduling
Scheduling
tardanza ponderada
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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