A multiobjective approach to fuzzy job shop problem using genetic algorithms

  1. González Rodríguez, Inés 1
  2. Puente, Jorge 2
  3. Vela, Camino R. 2
  1. 1 Universidad de Cantabria
    info

    Universidad de Cantabria

    Santander, España

    ROR https://ror.org/046ffzj20

  2. 2 Universidad de Oviedo
    info

    Universidad de Oviedo

    Oviedo, España

    ROR https://ror.org/006gksa02

Libro:
XII Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial: (CAEPIA 2007). Actas
  1. Borrajo Millán, Daniel (coord.)
  2. Castillo Vidal, Luis (coord.)
  3. Corchado Rodríguez, Juan Manuel (coord.)

Editorial: Universidad de Salamanca

ISBN: 978-84-611-8846-8,  978-84-611-8847-5

Año de publicación: 2007

Volumen: 1

Páginas: 207-216

Congreso: Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (12. 2007. Salamanca)

Tipo: Aportación congreso

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Resumen

We consider a job shop problem with uncertain durations and flexible due dates and introduce a multiobjective model based on lexicographical minimisation. To solve the resulting problem, a genetic algorithm and a decoding algorithm to generate possibly active schedules are considered. The multiobjective approach is tested on several problem instances, illustrating the potential of the proposed method.

Fuente de los datos: Dialnet