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.

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