Enfoque bi - objetivo basado en Aprendizaje Reforzado para Job Shop scheduling

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1. Verfasser: Beatriz M. Méndez-Hernández
Format: Artículo científico
Sprache:es
Veröffentlicht: Universidad de las Ciencias Informáticas 2017
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author Beatriz M. Méndez-Hernández
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contents Enfoque bi - objetivo basado en Aprendizaje Reforzado para Job Shop scheduling Beatriz M. Méndez-Hernández Liliana Ortega-Sánchez Erick D. Rodríguez-Bazán Yailen Martínez-Jiménez Yunior C Fonseca-Reyna Computación multi Pareto Job Shop objetivo Aprendizaje Reforzado Los problemas de secuenciación de tareas requieren organizar en el ti empo la ejecución de tareas que comparten un conjunto finito de recursos, y que están sujetas a un conjunto de restricciones impuestas por diversos factores. Este tipo de problemas aparecen con frecuencia en la vida real en numerosos entornos productivos y de servicios. El problema consiste en optimizar uno o varios criterios que se representan mediante funciones objetivo. En este artículo se analizaron los problemas de secuenciación tipo Job Shop con los principales objetivos a optimizar para este tipo de problemas, seguidamente se propuso un algoritmo desde un enfoque bi - objetivo basado en la Frontera de Pareto y utilizando Aprendizaje Reforzado para optimizar dos de los objetivos analizados , el tiempo de terminación de todos los trabajos y la suma del tie mpo de finalización de todos los trabajos, y se aplicó a un conjunto de instancias de prueba. Por último, se describen los resultados satisfactorios obtenidos de acuerdo a dos métricas propuestas en la literatura para la evaluación de algoritmos bi - objetivo. 2017 artículo científico 1994-1536 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=378350964013 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=3783 Revista Cubana de Ciencias Informáticas application/pdf Universidad de las Ciencias Informáticas Revista Cubana de Ciencias Informáticas (Cuba) Num.2 Vol.11
format Artículo científico
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publishDate 2017
publisher Universidad de las Ciencias Informáticas
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Enfoque bi - objetivo basado en Aprendizaje Reforzado para Job Shop scheduling Beatriz M. Méndez-Hernández Liliana Ortega-Sánchez Erick D. Rodríguez-Bazán Yailen Martínez-Jiménez Yunior C Fonseca-Reyna Computación multi Pareto Job Shop objetivo Aprendizaje Reforzado Los problemas de secuenciación de tareas requieren organizar en el ti empo la ejecución de tareas que comparten un conjunto finito de recursos, y que están sujetas a un conjunto de restricciones impuestas por diversos factores. Este tipo de problemas aparecen con frecuencia en la vida real en numerosos entornos productivos y de servicios. El problema consiste en optimizar uno o varios criterios que se representan mediante funciones objetivo. En este artículo se analizaron los problemas de secuenciación tipo Job Shop con los principales objetivos a optimizar para este tipo de problemas, seguidamente se propuso un algoritmo desde un enfoque bi - objetivo basado en la Frontera de Pareto y utilizando Aprendizaje Reforzado para optimizar dos de los objetivos analizados , el tiempo de terminación de todos los trabajos y la suma del tie mpo de finalización de todos los trabajos, y se aplicó a un conjunto de instancias de prueba. Por último, se describen los resultados satisfactorios obtenidos de acuerdo a dos métricas propuestas en la literatura para la evaluación de algoritmos bi - objetivo. 2017 artículo científico 1994-1536 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=378350964013 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=3783 Revista Cubana de Ciencias Informáticas application/pdf Universidad de las Ciencias Informáticas Revista Cubana de Ciencias Informáticas (Cuba) Num.2 Vol.11
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