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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
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