Algorítmo genético para la optimización multiobjetivo de problemas de calendarización con transferencia cero (Flowshop)
| dc.audience | generalPublic | |
| dc.contributor.advisor | Osorio Lama,María Auxilio | |
| dc.contributor.advisor | Sandoval Solís,Lourdes | |
| dc.contributor.author | Bandala Garcés,María Magdalena Apasra | |
| dc.coverage.place | Biblioteca Central 3er. piso | |
| dc.date.accessioned | 2026-01-07T19:36:26Z | |
| dc.date.available | 2026-01-07T19:36:26Z | |
| dc.date.issued | 2005-11 | |
| dc.description.abstract | Introducción Diferentes problemas del mundo real tienen más de un objetivo a optimizarse generalmente estos están en conflicto entre sí. Los problemas de optimización multiobjetivo requieren de técnicas alternativas de solución pues pues los métodos clásicos no son apropiados para este tipo de problema ya que generalmente ofrecen una única solución cuando los problemas multiobjetivo, sin embrago los algoritmos genéticos han demostrado ser una herramienta muy poderosa para dar solución o este tipo de problema. Ofreciendo mayor flexibilidad debido a la posibilidad de aplicarlos a un gran número de problemas. El objetivo principal de este trabajo es aportar una alternativa de solución al problema optimización multiobjetivo del problema de calendarización con trabajos de transferencia cero, Proponiendo un algoritmo genético basado en el método de participación de Pareto que han sido usados por otras propuestas y se han observado un buen comportamiento en el mismo. El problema de calendarización de trabajos con transferencia cero es difícil de resolver pues es un problema combinatorio y considerado de clase NP completo. En el programa se implementaron diferentes operadores genéticos de cruza y mutación para seleccionar aquellos que proporcionen una mejor convergencia del algoritmo. Además, se implementó una diferente forma. Una forma diferente de selección en donde no se usa la selección por ruleta este tipo de selección garantiza la diversidad en la población al no permitir hijos iguales a los padres donde como resultado mayor exploración del espacio objetivo. El trabajo esta organizado en 4 capítulos. En el primer capitulo se presenta el problema de calendarización con transferencia cero para un objetivo. El capitulo 2 se refiere al problema de optimización multiobjetivo donde se presentan los conceptos técnicos de la teoría de multiobjetivo de calendarización con transferencia cero, sus antecedentes y los principales algoritmos que han aparecido para su solución. El capitulo 3 se refiere al algoritmo propuesto presentando los conceptos y parámetros usando para el diseño e implementación computacional. En el Capítulo 4 muestra la aplicación en problema concretos y conclusiones. | |
| dc.identifier.bibrecord | MCCO 05 B214 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12371/30805 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Benemérita Universidad Autónoma de Puebla | |
| dc.rights.acces | restrictedAccess | |
| dc.subject.lcc | Algoritmo genético--Computación evolutiva | |
| dc.subject.lcc | Biología evolutiva | |
| dc.subject.lcc | Análisis Comparativo de Heurísticas | |
| dc.thesis.career | Maestría en Ciencias de la Computación | |
| dc.thesis.degreediscipline | Área de Ingeniería y Ciencias Exactas | |
| dc.thesis.degreegrantor | Facultad de Ciencias de la Comunicación | |
| dc.thesis.degreetoobtain | Maestro en Ciencias de la Computación | |
| dc.title | Algorítmo genético para la optimización multiobjetivo de problemas de calendarización con transferencia cero (Flowshop) | |
| dc.type | Tesis de licenciatura | |
| dc.type.degree | Maestría |