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dc.contributor.author
Morero, Franco  
dc.contributor.author
Bermudez, Carlos  
dc.contributor.author
Salto, Carolina  
dc.contributor.other
Pesado, Patricia Mabel  
dc.contributor.other
Arroyo, Marcelo Daniel  
dc.date.available
2022-07-07T15:32:42Z  
dc.date.issued
2019  
dc.identifier.citation
A simple dierential evolution algorithm to solve the flexible job shop scheduling problem; XXV Congreso Argentino de Ciencias de la Computación; Rio Cuarto; Argentina; 2019; 2-11  
dc.identifier.isbn
978-987-688-377-1  
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/161583  
dc.description.abstract
This paper addresses the Flexible Job Shop Scheduling Problem (FJSSP) where the objective is to minimize the makespan. We develop a parallel hybrid Differential Evolution (DE) algorithm to tackle this problem. A random key representation of the FJSSP is adopted, which requires a very simple conversion mechanism to obtain a feasible schedule. This allows the DE algorithm to work on the continuous domain to explore the problem space of the discrete FJSSP. Moreover, a simple local search algorithm is embedded in the DE framework to balance the exploration and exploitation by enhancing the local searching ability. In addition, parallelism of the DE operations is included to improve the efficiency of whole algorithm. Experiments confirm the significant improvement achieved by integrating the propositions introduced in this study. Additional, test results show that our algorithm is competitive when compared with most existing approaches for the FJSSP.  
dc.format
application/pdf  
dc.language.iso
eng  
dc.publisher
Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Computación  
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess  
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/  
dc.subject
DIFFFERENTIAL EVOLUTION ALGORITHMS  
dc.subject
FLEXIBLE JOB SHOP SCHEDULING PROBLEM  
dc.subject
METAHEURISTICS  
dc.subject
OPTIMIZATION PROBLEMS  
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación  
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información  
dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS  
dc.title
A simple dierential evolution algorithm to solve the flexible job shop scheduling problem  
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion  
dc.type
info:eu-repo/semantics/conferenceObject  
dc.type
info:ar-repo/semantics/documento de conferencia  
dc.date.updated
2022-06-21T18:17:06Z  
dc.journal.pagination
2-11  
dc.journal.pais
Argentina  
dc.journal.ciudad
Rio Cuarto  
dc.description.fil
Fil: Morero, Franco. Universidad Nacional de la Pampa. Facultad de Ingeniería; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Bermudez, Carlos. Universidad Nacional de la Pampa. Facultad de Ingeniería; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Salto, Carolina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Confluencia; Argentina. Universidad Nacional de la Pampa. Facultad de Ingeniería; Argentina  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.unirioeditora.com.ar/producto/xxv-congreso-argentino-ciencias-la-computacion-cacic-2019/  
dc.conicet.rol
Autor  
dc.conicet.rol
Autor  
dc.conicet.rol
Autor  
dc.coverage
Internacional  
dc.type.subtype
Congreso  
dc.description.nombreEvento
XXV Congreso Argentino de Ciencias de la Computación  
dc.date.evento
2019-10-14  
dc.description.ciudadEvento
Rio Cuarto  
dc.description.paisEvento
Argentina  
dc.type.publicacion
Book  
dc.description.institucionOrganizadora
Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Computación  
dc.description.institucionOrganizadora
Red de Universidades Nacionales con Carreras de Informática  
dc.source.libro
Libro de Actas del XXV Congreso Argentino de Ciencias de la Computación  
dc.date.eventoHasta
2019-10-18  
dc.type
Congreso