SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
 número13RELAÇÕES ENTRE O CONCEITO DE MOBILIDADE E A OCUPAÇÃO TERRITORIAL DE MEDELLÍNANÁLISE DO PROCESSO DE DESIDRATAÇÃO DE CACAU PARA A DIMINUIÇÃO DO TEMPO DE SECADO índice de autoresíndice de assuntospesquisa de artigos
Home Pagelista alfabética de periódicos  

Serviços Personalizados

Artigo

Indicadores

Links relacionados

  • Em processo de indexaçãoCitado por Google
  • Não possue artigos similaresSimilares em SciELO
  • Em processo de indexaçãoSimilares em Google

Compartilhar


Revista EIA

versão impressa ISSN 1794-1237
versão On-line ISSN 2463-0950

Resumo

MEISEL, José David  e  PRADO, Liliana Katherine. A HYBRID GENETIC ALGORITHM AND A SIMULATED ANNEALING FOR SOLVING THE JOB SHOP SCHEDULING PROBLEM. Rev.EIA.Esc.Ing.Antioq [online]. 2010, n.13, pp.39-51. ISSN 1794-1237.

Job Shop Scheduling Problem (JSP), classified as NP-Hard, has been a challenge for the scientific community because achieving an optimal solution to this problem is complicated as it grows in number of machines and jobs. Numerous techniques, including metaheuristics, have been used for its solution; however, the efficiency of the techniques, in terms of computational time, has not been very satisfactory. Because of this and for contributing to the solution of this problem, a simulated annealing (SA) and an improved genetic algorithm (IGA) have been proposed. The latter, by implementing a strategy of simulated annealing in the mutation phase, allows the algorithm to enhance and diversify the solutions at the same time, in order not to converge prematurely to a local optimum. The results showed that the proposed algorithms yield good results with deviations around the best values found not exceeding 5 % for more complex problems.

Palavras-chave : Job Shop; genetic algorithm; simulated annealing; operations management; combinatorial optimization.

        · resumo em Português | Espanhol     · texto em Espanhol     · Espanhol ( pdf )

 

Creative Commons License Todo o conteúdo deste periódico, exceto onde está identificado, está licenciado sob uma Licença Creative Commons