Computación Evolutiva para Resolución de CSPs
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Autores: María Camino Rodríguez Vela
, César Luis Alonso González , José Ramiro Varela Arias , Jorge Puente Peinador
- Localización: Inteligencia artificial: Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial, ISSN-e 1988-3064, ISSN 1137-3601, Vol. 7, Nº. 20, 2003, págs. 57-68
- Idioma: español
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Resumen
Los problemas de Scheduling son un paradigma de la familia de problemas CSP. En este artículo presentamos algunas técnicas de resolución mediante Algoritmos Genéticos. Consideramos en principio la aplicación de Algoritmos Genéticos convencionales, y luego vemos como la eficacia de éstos se puede mejorar notablemente con la utilización conjunta de otras técnicas también clásicas como son las reglas de prioridad, los heurísticos basados en la probabilidad y la búsqueda local. En particular mostramos mediante un estudio experimental como un esquema de búsqueda local mejora el rendimiento de un Algoritmo Genético convencional en la resolución del problema Job Shop Scheduling.
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