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
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/20529
Acceder
id SEDICI_f04c8a05bc2b35150c95258d34736edb
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/20529
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Incorporando búsqueda local a un algoritmo ACO para el problema de scheduling de tardanza ponderadaLasso, Marta GracielaSan Pedro, María Eugenia deLeguizamón, GuillermoCiencias Informáticasbúsqueda localIntelligent agentsAlgorithmsalgoritmo ACOproblema de schedulingSchedulingtardanza ponderadaLa 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 InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2008-05info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf101-104http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/20529spainfo: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:UNLP2025-09-03T10:27:09Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/20529Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-03 10:27:09.351SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Incorporando búsqueda local a un algoritmo ACO para el problema de scheduling de tardanza ponderada
title Incorporando búsqueda local a un algoritmo ACO para el problema de scheduling de tardanza ponderada
spellingShingle Incorporando búsqueda local a un algoritmo ACO para el problema de scheduling de tardanza ponderada
Lasso, Marta Graciela
Ciencias Informáticas
búsqueda local
Intelligent agents
Algorithms
algoritmo ACO
problema de scheduling
Scheduling
tardanza ponderada
title_short Incorporando búsqueda local a un algoritmo ACO para el problema de scheduling de tardanza ponderada
title_full Incorporando búsqueda local a un algoritmo ACO para el problema de scheduling de tardanza ponderada
title_fullStr Incorporando búsqueda local a un algoritmo ACO para el problema de scheduling de tardanza ponderada
title_full_unstemmed Incorporando búsqueda local a un algoritmo ACO para el problema de scheduling de tardanza ponderada
title_sort Incorporando búsqueda local a un algoritmo ACO para el problema de scheduling de tardanza ponderada
dc.creator.none.fl_str_mv Lasso, Marta Graciela
San Pedro, María Eugenia de
Leguizamón, Guillermo
author Lasso, Marta Graciela
author_facet Lasso, Marta Graciela
San Pedro, María Eugenia de
Leguizamón, Guillermo
author_role author
author2 San Pedro, María Eugenia de
Leguizamón, Guillermo
author2_role author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias Informáticas
búsqueda local
Intelligent agents
Algorithms
algoritmo ACO
problema de scheduling
Scheduling
tardanza ponderada
topic Ciencias Informáticas
búsqueda local
Intelligent agents
Algorithms
algoritmo ACO
problema de scheduling
Scheduling
tardanza ponderada
dc.description.none.fl_txt_mv 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)
description 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.
publishDate 2008
dc.date.none.fl_str_mv 2008-05
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Objeto de conferencia
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/20529
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/20529
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
101-104
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1842260107542396928
score 13.13397

Publicaciones similares