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Desarrollo de un algoritmo híbrido basado en técnicas evolutivas y conceptos de autómatas celulares para minimizar el makespan en un problema de taller de flujo.

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dc.contributor.author Martínez Gómez, Erick Serapio
dc.date.accessioned 2019-11-26T23:47:02Z
dc.date.available 2019-11-26T23:47:02Z
dc.date.issued 2018-04
dc.identifier.govdoc MIIND .12755 2018
dc.identifier.other AT22643
dc.identifier.uri http://dgsa.uaeh.edu.mx:8080/bibliotecadigital/handle/231104/2346
dc.description Este trabajo está enfocado en proponer un algoritmo híbrido que dé solución al problema de taller de flujo mejor conocido como Flow Shop Scheduling Problem (FSSP). El propósito es encontrar una secuencia óptima (permutación válida de todas las tareas) para llevar a cabo un conjunto de trabajos que son procesados en la misma secuencia en un conjunto de máquinas o recursos compartidos. Este requiere de un período de tiempo ininterrumpido para su ejecución, y el objetivo es minimizar el valor de la función costo, o makespan. es_ES
dc.language.iso es es_ES
dc.publisher ICBI-BD-UAEH es_ES
dc.subject Computación es_ES
dc.subject Programación es_ES
dc.subject Optimización es_ES
dc.title Desarrollo de un algoritmo híbrido basado en técnicas evolutivas y conceptos de autómatas celulares para minimizar el makespan en un problema de taller de flujo. es_ES
dc.type Tesis es_ES


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