Problemas de planificación para máquina única en entornos dinámicos implementados con metaheurística ACO Y AES

Existen dos conceptos de importancia en el contexto de problemas dinámicos y en particular de scheduling dinámicos. La búsqueda de soluciones robustas y flexibles. El concepto de robustez de las soluciones se refiere a un tipo de soluciones que pueden ser usadas de igual manera cuando se produce un cambio en el entorno y manteniendo su calidad relativa. En el caso de flexibilidad se refiere a la posibilidad de que las soluciones encontradas puedan ser adaptadas sin mayores problemas cuando se produzca un cambio en el entorno. En consecuencia, soluciones robustas y flexibles son altamente deseables en este tipo de contexto. Los problemas de planificación dinámicos en entornos de máquina única, han sido encarados principalmente con Algoritmos Evolutivos [3], [4], [5], [6], [7] y [8]. La metaheurística Ant Colony Optimization (ACO) a través de numerosos enfoques algorítmicos, fue aplicada con éxito para una variedad de problemas de optimización [11], [12], [13], [14], [15], [16] y [17]. Esta línea de investigación, pretende definir los escenarios dinámicos necesarios, para implementar las metaheurísticas ACO y AEs, en diferentes problemas de scheduling para máquina única (Weighted Tardiness, Average Tardiness, Weighted Number of Tardy Job), y realizar un análisis comparativo de la calidad de los resultados obtenidos.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Sistema de información geográfica aplicado a turismo y patrimonio histórico y cultural

El Proyecto tiene como objetivo aplicar las nuevas tecnologías de la información al estudio del Patrimonio Histórico y Cultural y obedece tanto a un interés científico como cultural. Este Sistema pretende brindar información fehaciente y certera acerca de las actividades Turísticas y Culturales que se pueden realizar en el Departamento Deseado de nuestra Provincia, actividades que reconforten al turista en un todo, ya sea física como intelectualmente.Eje: Ingeniería de Software y Base de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Sistema de información geográfica aplicado a turismo y patrimonio histórico y cultural

El Proyecto tiene como objetivo aplicar las nuevas tecnologías de la información al estudio del Patrimonio Histórico y Cultural y obedece tanto a un interés científico como cultural. Este Sistema pretende brindar información fehaciente y certera acerca de las actividades Turísticas y Culturales que se pueden realizar en el Departamento Deseado de nuestra Provincia, actividades que reconforten al turista en un todo, ya sea física como intelectualmente.Eje: Ingeniería de Software y Base de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Alternative representations and multirecombined approaches for solving the single-machine common due date problem

Balance between exploitation and exploration is a main factor influencing convergence in an evolutionary algorithm. In order to improve this balance new trends in evolutionary algorithms make use of multi-recombinative approaches, known as multiple-crossovers-on-multiple-parents (MCMP). The use of a breeding individual (stud) which repeatedly mates individuals that randomly immigrates to a mating pool can further help the balance between exploration and exploitation. For the single-machine common due date problem an optimal schedule is V-shaped around the due date. To produce V-shaped schedules an appropriate binary representation, associated with a schedule builder, can be used. In this representation each bit indicates if a corresponding job belongs either to the tardy or the non-tardy set. When contrasted with commonly used permutation representations this approach reduces the searching space from n! to 2n. This paper compares three different implementations and shows their performance on a set of instances for the single machine scheduling problem with a common due date. Two of these approaches are based on a binary representation to form V-shaped schedules while the other is based on permutations. All these approaches apply different multirecombined methods. Details on implementation and results are discussed.Eje: Sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Parameter control in multirecombinated evolutionary algorithms for the flow shop scheduling problem

Improvements in evolutionary algorithms (EAs) consider multirecombination, allowing multiple crossover operations on a pair of parents (MCPC, multiple crossovers per couple) or on a set of multiple parents (MCMP, multiple crossovers on multiple parents). Evolutionary algorithms have been successfully applied to solve scheduling problems. MCMP-STUD and MCMP-SRI are novel MCMP variants, which considers the inclusion of a stud-breeding individual in a pool of random immigrant parents In this paper the proposal is to generate the stud-breeding individual by means of a robust conventional heuristic, the CDS. In a multirecombined EA, setting of parameters n1 (number of crossovers) and n2 (number of parents) remained as an open question. In previous works; they were empirically determined, or a deterministic rule was applied. In this paper self adaptation of parameters n1 and n2 is implemented, the idea is to code the parameters within the chromosome and undergo genetic operations. Hence it is expected that better parameter values be more intensively propagated. The present paper discusses different multi-recombined methods and contrasts their performance when different parameter control methods are applied, to find the minimum makespan for selected instances of the FSSP.Eje: Sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Inserting knowledge in multirecombined evolutionary algorithms for the flow shop scheduling problem

Determining an optimal schedule to minimize the completion time of the last job abandoning the system (makespan) becomes a very difficult problem when there are more than two machines in the flow shop. Due both to its economical impact and complexity, different techniques to solve the Flow Shop Scheduling problem (FSSP) has been developed. Current trends addressed to multire-combination, involve distinct evolutionary computation approaches providing not a single but a set of acceptable alternative solutions, which are created by intensive exploitation of multiple solutions previously found. Evolutionary algorithms perform their search based only in the relative fitness of each potential solution to the problem. On the other hand specialised heuristics are based on some specific features of the problem. This work shows alternative ways to insert knowledge in the search by means of the inherent infor-mation carried by solutions coming from that specialised heuristic or gathered by the evolutionary process itself. The present paper compares the performance of multirecombined evolutionary algo-rithms with and without knowledge insertion and their influence in the crossover rate, the popula-tion size and the quality of results when applied to selected instances of the FSSP.Eje: Sistemas distribuidos y paralelismoRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Studs and immigrants in multirecombined evolutionary algorithm to face weighted tardiness scheduling problems

Jobs to be delivered in a production system are usually weighted according to clients requirements and relevance. Attempting to achieve higher customer satisfaction trends in manufacturing are focussed today on production policies, which emphasizes minimum weighted tardiness. Evolutionary algorithms have been successfully applied to solve scheduling problems. New trends to enhance evolutionary algorithms introduced multiple-crossovers-on-multiple-parents (MCMP) a multirecombinative approach allowing multiple crossovers on the selected pool of (more than two) parents. MCMP-SRI is a novel MCMP variant, which considers the inclusion of a stud-breeding individual in a pool of random immigrant parents. Members of this mating pool subsequently undergo multiple crossover operations. This paper briefly describes the weighted tardiness problem in a single machine environment, and summarizes implementation details and MCMP-SRI performance for a set of problem instances extracted from the OR-Library.Eje: Sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

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

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 InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Parameter control in multirecombinated evolutionary algorithms for the flow shop scheduling problem

Improvements in evolutionary algorithms (EAs) consider multirecombination, allowing multiple crossover operations on a pair of parents (MCPC, multiple crossovers per couple) or on a set of multiple parents (MCMP, multiple crossovers on multiple parents). Evolutionary algorithms have been successfully applied to solve scheduling problems. MCMP-STUD and MCMP-SRI are novel MCMP variants, which considers the inclusion of a stud-breeding individual in a pool of random immigrant parents In this paper the proposal is to generate the stud-breeding individual by means of a robust conventional heuristic, the CDS. In a multirecombined EA, setting of parameters n1 (number of crossovers) and n2 (number of parents) remained as an open question. In previous works; they were empirically determined, or a deterministic rule was applied. In this paper self adaptation of parameters n1 and n2 is implemented, the idea is to code the parameters within the chromosome and undergo genetic operations. Hence it is expected that better parameter values be more intensively propagated. The present paper discusses different multi-recombined methods and contrasts their performance when different parameter control methods are applied, to find the minimum makespan for selected instances of the FSSP.Eje: Sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

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

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 InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI