Algoritmo Inmune de Selección Clonal para el problema de Job Shop Scheduling
Date:
Recommended citation: N. Diaz, J. Luna, W. Gomez, and L. Bautista. “Algoritmo Inmune de Selección Clonal para el problema de Job Shop Scheduling,” Infornor Chile 2013 IV Congreso Internacional de Computación e Informática del Norte de Chile, Coquimbo. 2013. [Paper].
En el presente artículo se establece una implementación de un algoritmo inmune artificial conocido como CLONALG para dar solución al problema de Job shop Scheduling (JSP), este es un problema de gran interés para la industria. Una de sus principales características es su naturaleza combinatoria y su complejidad, NP-Hard, la cual implica altos costos computacionales. Por tanto, se hace necesario abordar este tipo de problemáticas por medio de métodos que a pesar de que no encuentren soluciones óptimas en la mayoría de los casos, produzcan aproximaciones competitivas, a este tipo de métodos se les denomina metaheurísticas. Éstas garantizan soluciones aproximadas, y reducen el tiempo de cómputo, una de ellas los sistemas inmunes artificiales (SIA) que buscan, a partir de abstracciones, aprovechar las virtudes del sistema inmune biológico para brindar soluciones algorítmicas a problemas complejos en nuestro caso de optimización. El interés creciente en esta técnica de computación blanda radica en que es una técnica con amplio espectro de aplicación, ágil y poco demandante en términos complejidad computacional y uso de memoria.
Cite
@inproceedings{diaz2013algoritmo,
title={Algoritmo Inmune de Selecci{\'o}n Clonal para el problema de Job Shop Scheduling},
author={Diaz, N and Luna, J and Gomez, W and Bautista, L},
booktitle={IV Congreso Internacional de Computaci{\'o}n e Inform{\'a}tica},
year={2013}
}