Manejo de restricciones usando penalidades y procesos de búsqueda mejorados en algoritmos evolutivos aplicados a problemas dinámicos de scheduling

En este trabajo se presenta un proyecto de investigación y desarrollo de un prototipo experimental para la mejora en la planificación del mantenimiento de locaciones petroleras. Durante este año se pretende focalizar en las siguientes dos líneas. La primera relacionada con la investigación experimen...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Villagra, Andrea, Lasso, Marta Graciela, Pandolfi, Daniel, San Pedro, María Eugenia de, Villagra, Sergio, Rasjido, José, Serón, Natalia, Orozco, Sergio, Montenegro, Cristian, Cossio Ayala, Mayte
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2010
Materias:
Ciencias Informáticas
Planificación
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Mantenimiento
Search process
Algoritmo Evolutivo
Manejo de Restricciones
Penalidades
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/19450
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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Manejo de restricciones usando penalidades y procesos de búsqueda mejorados en algoritmos evolutivos aplicados a problemas dinámicos de scheduling
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description En este trabajo se presenta un proyecto de investigación y desarrollo de un prototipo experimental para la mejora en la planificación del mantenimiento de locaciones petroleras. Durante este año se pretende focalizar en las siguientes dos líneas. La primera relacionada con la investigación experimental de tres aspectos fundamentales de la herramienta: Manejo de restricciones usando penalidades, Scheduling Dinámico y Mejora de los Procesos de Búsqueda. La segunda línea constituye el desarrollo de un prototipo operacional denominado PAE. PAE, es una herramienta para la planificación del mantenimiento de locaciones petroleras sujeto a restricciones. El motor de búsqueda de esta herramienta está basada en un algoritmo evolutivo multirecombinativo conocido como SRI-MCMP (Stud and Random Immigrants - Multiple Crossover on Multiple Parents) y fue desarrollado por investigadores del LabTEm.
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Lasso, Marta Graciela
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