En este trabajo se proponen algoritmos geneticos cooperativos para el problema del taller de ujo de permutacion con el objetivo de minimizar la tardanza total de los trabajos.
Los algoritmos propuestos utilizan el modelo de islas heterogeneas aprovechando la potencia de calculo de las ultimas tecnologas multicore, donde cada procesador o core ejecutara algoritmos diferentes en paralelo comunicandose a traves del paso de mensajes.
Se ha realizado una comparativa de los metodos cooperativos multicore con las correspondientes versiones secuenciales y con las versiones cooperativas que utilizan un solo procesador o core. Los resultados obtenidos se han analizado mediante tecnicas estad sticas mostrando que los algoritmos geneticos multicore propuestos superan al resto de metodos de la comparativa.
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