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Untitled Prezi

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by

wilfredo gomez

on 16 November 2012

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ENFOQUE INMUNE ARTIFICIAL APLICADO AL PROBLEMA DE JOB SHOP SCHEDULING Diaz Diaz N. E. , Luna Martínez L. J, Gómez Bueno W. A. , Bautista Rozo L. X. GRUPO DE INVESTIGACION EN INGENIERÍA BIOMEDÍCA
Universidad Industrial de Santander

nelson.diaz@correo.uis.edu.co, leydy.luna@correo.uis.edu.co, w.gomez.bueno@gmail.com, lxbautis@uis.edu.co. AGENDA 14* 〖10〗^9 * 365.25 *24 *60 *60 = 4.41 * 〖10〗^17 s “La optimización combinatoria trata una clase de problemas en los que el número de soluciones candidatas es de tamaño combinatorio. Cada posible solución tiene un costo asociado y el objetivo consiste en encontrar la solución con el menor costo. Flake, Gary William. The computational beauty of nature : computer explorations of fractals, chaos, complex systems, and adaptation. Cambridge, Mass : MIT Press, c1998. Optimización Combinatoria EDAD DEL UNIVERSO PROBLEMAS Comb(24)(1) = (24!)= 6.2*〖10〗^23 posibles soluciones; 24 OPERACIONES 1 RECURSO 4.41*10〗^23 µs. 14 MILLONES DE AÑOS Optimización Combinatoria Job Shop Sheduling Problema de Planificación
de Trabajos(Job Shop Scheduling) “El problema de acomodar los recursos en el tiempo para realizar un conjunto de trabajos“ APLICACIONES . J. Blazewicz, K. H. Ecker, G. Schmidt, and J. Weglarz. Scheduling in Computer and Manufacturing System. Springer, 1994. Peña, Víctor. Zumelzu, Lillo Estado del Arte del Job Shop Scheduling Problem Departamento de Informática, Universidad Técnica Federico Santa María Valparaíso, Chile. 2006. Meta Heuristicas Una estrategia maestra que guía y modifica otra heurística para producir soluciones más allá de aquellas que son normalmente obtenidas en una búsqueda de optimalidad local.

Glover y Laguna 2001 Las meta-heurísticas son procedimientos para la busqueda de soluciones para problemas de optimización que introducen reglas sistemáticas que les permiten, en la mayoría de los casos, continuar con la búsqueda del valor óptimo dejando de lado los óptimos locales


Handbook of Industrial and systems engineering 2005 MÉTODOS DE SOLUCIÓN PROBLEMA DE PLANIFICACIÓN DE TRABAJOS EXACTOS APROXIMADOS Backtracking
Branch and Bound
Programación dinámica Algoritmos constructivos Algoritmos de búsqueda local Heuristicas
Greedy Voraces Heuristicas
Iterativas GRASP METAHEURISTICAS COMPUTACIÓN
BIOINSPIRADA RECOCIDO SIMULADO BUSQUEDA TABÚ Emanuel Téllez Enríquez ”Uso de una Colonia de Hormigas para resolver Problemas de programación de Horarios” LINEA DE TIEMPO DE METODOS DE SOLUCIÓN DEL PROBLEMA DE PLANIFICACIÓN Greedy randomized adaptative search procedures Sistemas Inmunes Artificiales de Castro, Leandro N. ; Timmis, Jonathan (2002) "Los sistemas inmunes artificiales son sistemas adaptativos, inspirados en la inmunología teórica y las funciones inmunes, principios y modelos, que se aplican a la resolución de problemas" Planteamiento Restricciones Peña, Víctor. Zumelzu, Lillo Estado del Arte del Job Shop Scheduling Problem Departamento de Informática, Universidad Técnica Federico Santa María Valparaíso, Chile. 2006. Peña, Víctor. Zumelzu, Lillo Estado del Arte del Job Shop Scheduling Problem Departamento de Informática, Universidad Técnica Federico Santa María Valparaíso, Chile. 2006. •Computacion(Multitarea y Multiprocesamiento) •Programación Horaria •Procesos de Producción y Administración •Redes de Computadoras(Networking) •Gestion de Proyectos Los trabajos pueden iniciar en cualquier instante de tiempo Restricción Inicio Restricción Precedencia Restricciones Disyuntivas Una Operación no podra ser iniciada hasta no finalizar su antecesora Ninguna maquina procesara mas de una operación Ninguna Operación podra ser procesada por mas de una maquina SARTA INSTANCIA DIAGRAMA DE GANTT SISTEMA INMUNE ARTIFICIAL REDES INMUNES ARTIFICIALES SELECCIÓN NEGATIVA SELECCIÓN CLONAL DEFINICIONES Sistema
Inmune Natural DEFINICIONES “Los sistemas inmunes artificiales son metodologías inteligentes inspiradas en el sistema inmune, enfocadas a resolver problemas del mundo real"
  Dasgupta, Dipankar (1999) CELULAS DENDRÍTICAS INMUNIDAD Discriminación de los propios y no propios Selección de anticuerpos basados en la afinidad Células de mejor desempeño anulan a las células de baja afinidad Clasificar patrones de entrada normales y de anomalías M. Mobini, Z. Mobini y M. Rabbani L.N. de Castro y J. Timmis C. Coello, D. Cortés y N. Cruz X. Quan Zuo y Y. Shun Fan M. Chandrasekaran, P. Asokan, S. Kumanan, T. Balamurugan y S. Nickolas C. Coello y D. Cortés LINEA DE TIEMPO DE DESARROLLOS INMUNES ARTIFICIALES EN JOB SHOP SCHEDULING 2011 2006 2002 2003 2004 2005 An Artificial Immune Network for Multimodal Optimisation. Proceedings of IEEE Congress on Evolutionary Computation. Use of an Artificial Immune System for Job Shop Scheduling, Lecture Notes in Computer Science. Solving The Job Shop Scheduling Problem By An Immune Algorithm, Fourth International Conference on Machine Learning and Cybernetics Job Shop Scheduling using the Clonal Selection Principle, Adaptive Computing in Design and Manufacture, Solving job shop scheduling problems using artificial immune system, The International Journal Of Advanced Manufacturing Technology An Artificial Immune Algorithm for the project scheduling problem under resource constraints Applied Soft Computing PREGUNTAS PRESENTADO POR WILFREDO ARIEL GÓMEZ BUENO W.GOMEZ.BUENO@GMAIL.COM
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