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Algoritmo híbrido de optimización de enjambre de partículas evolutivas para resolver problemas de programación de flujo de taller sin espera NP-Difícil

Autores: Bewoor, Laxmi A.; Chandra Prakash, V.; Sapkal, Sagar U.

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2017

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Acceso abierto

Artículo científico
2017

Algoritmo híbrido de optimización de enjambre de partículas evolutivas para resolver problemas de programación de flujo de taller sin espera NP-Difícil


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería de Software

Palabras clave

Flujo de tienda sin espera
Programación
Técnicas metaheurísticas
Optimización por enjambre de partículas
Tiempo total de flujo
Optimización combinatoria NP-duro

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 22

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El algoritmo de optimización híbrida de Enjambre de Partículas (PSO) propuesto presenta una solución mediante la regla de representación de clave aleatoria para convertir la información de posición continua de las partículas en una permutación de trabajos discreta.

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