Solución al Problema de Secuenciación de Trabajos mediante el Problema del Agente Viajero

G.E. Anaya Fuentes; E.S. Hernández Gress; J.C. Seck Tuoh Mora; J. Medina Marín

doi:10.1016/j.riai.2016.07.003

Autores/as

G.E. Anaya Fuentes Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo
E.S. Hernández Gress Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo
J.C. Seck Tuoh Mora Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo
J. Medina Marín Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo

DOI:

https://doi.org/10.1016/j.riai.2016.07.003

Palabras clave:

algoritmos eficientes, sistemas industriales de producción, problemas de optimización, problema de agente viajero

Resumen

En este trabajo se estudia el Problema de Secuenciación de Trabajos codificado como un Problema de Agente Viajero y resuelto mediante Algoritmos Genéticos. Se propone un Algoritmo Genético en donde se comparan dos tipos de selección: por torneo y por ruleta. Se realizan diferentes pruebas para la solución del Problema del Agente Viajero con los dos tipos de selección bajo diferentes parámetros: número de individuos, número de iteraciones, probabilidad de cruce y probabilidad de mutación; a partir de estos se seleccionan los parámetros y el tipo de selección. Posteriormente se codifica al Problema de Secuenciación como un Problema del Agente Viajero. La propuesta se presenta mediante la aplicación a diferentes ejemplos del Problema de Secuenciación de Trabajos y la comparación con los resultados obtenidos en la literatura.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

Beasley, J., 1990.OR-Library: Distributing test problems by electronic mail. Journal of the Operational Research Society, 11, 1069-1072.

Bektas, T., 2006. The multiple traveling salesman problem: an overview of formulations and solution procedures, 34,209-219.

Bozejko, W., Pempera J. and Smuntnicki C., 2009. Parallel simulated annealing for the Job Shop Scheduling problem. Biological Cybernetics, 60, 139-144.

Buthainah F. and Hamza A., 2008. Enhanced Traveling Salesman Problem solving by Genetic Algorithm Technique. World Academy of Science, Engineering and Technology,38, 298-302.

Cerny, V., 1985. Thermodynamical Approach to the Traveling Salesman Problem: An Efficient Simulation Algorithm. Lecture note in computer science Proceedings of the 9th Intenational Conference on Computational Science, 5544, 631-640.

Chambers, L., 1998. Genetic Algorithms. University Western Press, Australia.

Chatterjee, S., Carrera C., and Linch L., 1996. Genetic Algorithms and traveling salesman problems. Siam Journal of Optimation, 515-529.

Chunguo, W., Wei X., and Yanchun L., 2004. A Modified Integer-Coding Genetic Algorithm for Job Shop Scheduling Problem, Trends in Artificial Intelligence. Lecture Notes in Computer Science Volum 3157,373-380.

Delgado E., 2005. Aplicación de Algoritmos Genéticos para la Programación de Tareas de una celda de manufactura. Ingeniería e Investigación: Universidad Nacional de Colombia, 24-31.

Dorigo, M., 1997. Ant colonies for the traveling salesman problem. Universidad Libre de Bruselas, Bélgica.

Fogel, D., 1998. An evolutionary approach to the traveling salesman problem. Biological Cybernetics, 60, 139-144.

Gao, S., Zhang L, and Zhang F. 2007. g. Solving Traveling Salesman Problem by Ant Colony Optimization Algorithm with Association Rule Proceedings of the Third International Conference on Natural Computation, 3, 693-698.

Ge, H., Du W., y Quian F., 2007. A hybrid algorithm based on swarm optimization and simulated annealing for job shop scheduling. Proceedings of the Third International Conference on Natural Computation, 3, 715-719.

Gerhard, R., 2006. Discrete and Combinatorial Optimization. Universidad de Heidelberg-Instituto de Ciencias de la Computación, Alemania.

Goldberg, D., 1989. Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning. Addison-Wesley Publishing Corporation, Estados Unidos de América.

Holland, J., 1992. Adaptation in Natural and Artificial Systems. MIT Press, Cambridge, Estados Unidos de América.

Jog, P., Kim J., Suh J., y Gucht D., 1991. Parallel Genetic Algorithms Applied to the Traveling Salesman Problem. European Journal of Operational Research, 490-510.

Juang, C., 2004. A hybrid genetic algorithm and particle swarm optimization for recurrent network design. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 34, 997-1006.

Larrañaga, P., Kuijpers C., Murga R., Inza I., y Dizdarevic S., 1999. Genetic Algorithms for the Traveling Salesman Problem: A review of Representations and Operators. Artificial Intelligence Review, 129–170.

Maldonado C. 2010. El mundo de las ciencias de la complejidad: Una investigación sobre qué son, su desarrollo y sus posibilidades. Universidad del Rosario.

Moon, C., Kim J., Choi G., y Seo Y., 2002. An efficient genetic algorithm for the traveling salesman problem with precedent constraints. European Journal of Operational Research, 606-617.

Ruiz, J., 2011. Complexity Indicators Applied to the Job Shop Scheduling Problem. International Journal of Combinatorial Optimization Problems and Informatics, 25-31.

Sivanamdam, S. y Deepa S, 2008. Introduction to Genetic Algorithms. Springer, Estados Unidos de América.

Tamilarasi, A. y Anantha K., 2010. An enhanced genetic algorithm with simulated annealing for jobshop scheduling. International Journal of Engineering Science and Technology 2, 144–151.

Wagner, H, 1975. Principles of Operations Research. 2ª ed. Englewood Cliffs, N.J. Prentice Hall, Estados Unidos de América.

Winston, W., 2005. Investigación de Operaciones: Aplicaciones y Algoritmos. Indiana University Press, Estados Unidos de América.

Yamada T., y Nakano R., 1997. Genetic Algorithms for Job Shop Scheduling. Proceedings of Modern Heuristic for Decision Support, UNICOM Seminar London, 67-81.