Show simple item record

dc.contributor.authorSotelo Villena, Juan Carlos
dc.contributor.authorBecerra Otoya, Walter Alberto
dc.contributor.authorMedina Aquino, Luis Felipe
dc.date.accessioned2017-06-15T04:13:57Z
dc.date.available2017-06-15T04:13:57Z
dc.date.issued2016-09
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11818/619
dc.descriptionPresentación que se llevó a cabo durante el VIII Congreso Internacional de Computación y Telecomunicaciones COMTEL 2016 del 21 al 23 septiembre de 2016. COMTEL, es un certamen organizado por la Facultad de Ingeniería de Sistemas, Cómputo y Telecomunicaciones de la Universidad Inca Garcilaso de la Vega, que congrega a profesionales, investigadores y estudiantes de diversos países con el fin de difundir e intercambiar conocimientos, mostrar experiencias académicas-científicas y soluciones para empresas en las áreas de Computación, Telecomunicaciones y disciplinas afines.es_PE
dc.description.abstractEn este trabajo, se compara el desempeño de dos algoritmos heurísticos para la programación de trabajos a gran escala sobre máquinas no idénticas en paralelo (Parallel Machine Scheduling - PMS). Se presenta de forma genérica la evolución, tanto del problema de scheduling como de los métodos aplicados para su solución. Se revisan una serie de trabajos recientes sobre PMS principalmente de algoritmos heurísticos. Actualmente, la globalización de la economía y la tendencia de los clientes a individualizarse, han generado un escenario de lotes de producción más pequeños con múltiples variantes del producto, lo que se traduce en la necesidad cada vez mayor de casos de scheduling de gran escala, con cientos o miles de trabajos por programar. Por tanto, el problema de obtener soluciones aceptables en tiempos razonables, se torna crítico para que las empresas puedan ajustar y modificar, cada vez con mayor frecuencia, sus programas de producción. En este contexto, en este trabajo, se revisan e implementan a nivel experimental, el algoritmo Greedy Iterativo de Ying-Cheng y el algoritmo Genético de Savas. Se analiza como varía la calidad de la solución a medida que la carga de trabajos se incrementa desde 100 hasta 5000 trabajos. La variable aplicada para representar la calidad de la solución es el Atraso Máximo. El estudio realizado revela que el algoritmo Greedy Iterativo de Ying-Cheng se desempeña con ventaja cuando el número de trabajos tiende a ser mucho mayor. La investigación realizada evidencia que existe un amplio campo de estudio sobre temas de scheduling.es_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Inca Garcilaso de la Vegaes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.sourceUniversidad Inca Garcilaso de la Vegaes_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UIGVes_PE
dc.subjectProgramación paralela máquinaes_PE
dc.subjectProgramaciónes_PE
dc.subjectSecuenciaciónes_PE
dc.subjectAlgoritmo genéticoes_PE
dc.subjectAlgoritmo vorazes_PE
dc.titleEstudio comparativo de métodos heurísticos para programación de trabajos a gran escala sobre máquinas heterogéneas en paraleloes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_PE


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record