Abstract

MENDEZ-HERNANDEZ, Beatriz M et al. Enfoque bi-objetivo basado en Aprendizaje Reforzado para Job Shop scheduling. Rev cuba cienc informat [online]. 2017, vol.11, n.2, pp. 175-188. ISSN 2227-1899.

RESUMEN Los problemas de secuenciación de tareas requieren organizar en el tiempo la ejecución de tareas que comparten un conjunto finito de recursos, y que están sujetas a un conjunto de restricciones impuestas por diversos factores. Este tipo de problemas aparecen con frecuencia en la vida real en numerosos entornos productivos y de servicios. El problema consiste en optimizar uno o varios criterios que se representan mediante funciones objetivo. En este artículo se analizaron los problemas de secuenciación tipo Job Shop con los principales objetivos a optimizar para este tipo de problemas, seguidamente se propuso un algoritmo desde un enfoque bi-objetivo basado en la Frontera de Pareto y utilizando Aprendizaje Reforzado para optimizar dos de los objetivos analizados, el tiempo de terminación de todos los trabajos y la suma del tiempo de finalización de todos los trabajos, y se aplicó a un conjunto de instancias de prueba. Por último, se describen los resultados satisfactorios obtenidos de acuerdo a dos métricas propuestas en la literatura para la evaluación de algoritmos bi-objetivo.

Keywords : Job Shop; multi-objetivo; Pareto; Aprendizaje Reforzado.

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