Valenzuela Rendón, ManuelMartínez Pérez, Israel Marck2015-08-172015-08-172000-05-01http://hdl.handle.net/11285/568016En esta tesis de investigación se realiza un estudio para resolver uno de los problemas más importantes dentro de la industria y uno de los mas complejos de la Inteligencia Artificial: la programación de tareas. Se propone un algoritmo genético en combinación con la heurística dinámica del cuello de botella para optimizar este problema en una y múltiples máquinas de acuerdo a los objetivos de la producción justo a tiempo y tardanza ponderada. Se realizan experimentos con más de 300 problemas de diferentes características y restricciones como lo son el factor de rango, el factor de tardanza, el número de tareas, el número de máquinas y el tipo de ambiente. Los resultados muestran una estrategia de optimización eficiente y robusta que bien puede tratar con las restricciones y objetivos que demandan los problemas del mundo real.TextoopenAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0Area::INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA::CIENCIAS TECNOLÓGICAS::TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES::LENGUAJES ALGORÍTMICOSTesis de maestríaProgramación de tareasDinámica del cuello de botellaAlgoritmos genéticosSecuenciamiento de tareas