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Computación Evolutiva para Resolución de CSPs

Fuente: Redalyc

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Bibliographic Details
Main Author:	Camino R. Vela
Format:	Artículo científico
Language:	es
Published:	Asociación Española para la Inteligencia Artificial 2003
Subjects:	Ingeniería Scheduling Heurísticos Búsqueda Local Reglas de Prioridad Algoritmos Genéticos
Online Access:	Acceder al recurso
Tags:	Add Tag No Tags, Be the first to tag this record!

_version_	1876424037558648832
author	Camino R. Vela
author_facet	Camino R. Vela
contents	Computación Evolutiva para Resolución de CSPs Camino R. Vela Jorge Puente Cesar L. Alonso Ramiro Varela Ingeniería Scheduling Heurísticos Búsqueda Local Reglas de Prioridad Algoritmos Genéticos Los problemas de Scheduling son un paradigma de la familia de problemas CSP. En este artículo presentamosalgunas técnicas de resolución mediante Algoritmos Genéticos. Consideramos en principio la aplicación deAlgoritmos Genéticos convencionales, y luego vemos como la eficacia de éstos se puede mejorar notablemente con la utilización conjunta de otras técnicas también clásicas como son las reglas de prioridad, los heurísticos basados en la probabilidad y la búsqueda local. En particular mostramos mediante un estudio experimental como un esquema de búsqueda local mejora el rendimiento de un Algoritmo Genético convencional en la resolución del problema Job Shop Scheduling. 2003 artículo científico 1137-3601 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=92572005 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=925 Inteligencia Artificial. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial application/pdf Asociación Española para la Inteligencia Artificial Inteligencia Artificial. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial (España) Num.20 Vol.7
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publishDate	2003
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