Clasificador bayesiano de dos clases para seleccionar la mejor regla de prioridad en un problema Job Shop: Open Shop
El objetivo de este trabajo es seleccionar, por medio de un clasificador bayesiano de dos clases, la mejor regla de prioridad que puede ser aplicada en un problema Job Shop: Open Shop. En una primera fase se expone el diseño del clasificador, entrenado con 300 problemas generados aleatoriamente. En...
- Autores:
-
Castrillón Gomez, Omar Danilo
Sarache, William Ariel
Ruiz Herrera, Santiago
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad EIA .
- Repositorio:
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- Idioma:
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- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
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Open Shop
Producción
Optimizacion.
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El objetivo de este trabajo es seleccionar, por medio de un clasificador bayesiano de dos clases, la mejor regla de prioridad que puede ser aplicada en un problema Job Shop: Open Shop. En una primera fase se expone el diseño del clasificador, entrenado con 300 problemas generados aleatoriamente. En 150 de ellos, la mejor regla de prioridad para secuenciarlos fue FIFO (First in First Out) y en los restantes fue la regla LPT (Long Process Time). En una segunda fase, un conjunto de 300 problemas diferentes, con las mismas características de la primera fase, fueron generados aleatoriamente. Estos problemas fueron clasificados previamente (sin secuenciarlos) por medio la técnica bayesiana propuesta. Los resultados demuestran que en el 96% de los casos, el clasificador propuesto logra identificar la mejor regla de prioridad para secuenciar pedidos |
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Estos problemas fueron clasificados previamente (sin secuenciarlos) por medio la técnica bayesiana propuesta. Los resultados demuestran que en el 96% de los casos, el clasificador propuesto logra identificar la mejor regla de prioridad para secuenciar pedidosEl objetivo de este trabajo es seleccionar, por medio de un clasificador bayesiano de dos clases, la mejor regla de prioridad que puede ser aplicada en un problema Job Shop: Open Shop. En una primera fase se expone el diseño del clasificador, entrenado con 300 problemas generados aleatoriamente. En 150 de ellos, la mejor regla de prioridad para secuenciarlos fue FIFO (First in First Out) y en los restantes fue la regla LPT (Long Process Time). En una segunda fase, un conjunto de 300 problemas diferentes, con las mismas características de la primera fase, fueron generados aleatoriamente. Estos problemas fueron clasificados previamente (sin secuenciarlos) por medio la técnica bayesiana propuesta. Los resultados demuestran que en el 96% de los casos, el clasificador propuesto logra identificar la mejor regla de prioridad para secuenciar pedidosapplication/pdfspaFondo Editorial EIA - Universidad EIARevista EIA - 2019https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/view/867Programación de la producciónReglas de prioridadClasificador BayesianoJob ShopOpen ShopProducciónOptimizacion.Clasificador bayesiano de dos clases para seleccionar la mejor regla de prioridad en un problema Job Shop: Open ShopClasificador bayesiano de dos clases para seleccionar la mejor regla de prioridad en un problema Job Shop: Open ShopArtículo de revistaJournal articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTREFhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Baltazar, a., aranda, J. I. & Aguilar, G. G. (2008). Bayesian classification of ripening stages of tomato fruit using acoustic impact and colorimeter sensor data. computers and electronics in agriculture, No. 60, pp. 113-121.Dallaire, P., Giguère, P., Émond, D. & Chaib-draa, B. (2014). Autonomous tactile perception: A combined improved sensing and Bayesian nonparametric approach. Robotics and Autonomous Systems, No. 62, pp. 422-435.Del Sagrado, J., Sanchez, J. A., Rodriguez, F. & Berenguel, M. (2016). Bayesian networks for greenhouse temperature control. Journal of Applied Logic, http://dx.doi.org/10.1016/j.jal.2015.09.006, Article in press.Duda, R. O., Hart, P. E., & Stork, D. G. (2001). Patter Classification. New York, Estados Unidos: John Wiley & Sons, Pagina 41.Fernandez, E. (2016). Analisis de clasificadores Bayesianos. 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Intrusion Detection using Naive Bayes Classifier with Feature Reduction. Procedia Technology, No. 4, pp. 119-128.Roy, S., Shivakumara, P., Roy, P. P., Pal, U., Tan, C. L. & Lu, T. (2015). Bayesian classifier for multi-oriented video text recognition system. Expert Systems with Applications, No. 42, pp. 5554-5556.Salama, K. M. & Freitas. (2014). A. A. Classification with cluster-based Bayesian multi-nets using Ant Colony Optimization. Swarm and Evolutionary Computation, No. 18, pp. 54-70.Sun, L., Lin, L., Wang, Y., Gen, M. & Kawakami, H. (2015). A Bayesian Optimization-based Evolutionary Algorithm for Flexible Job Shop Scheduling. Procedia Computer Science, No. 61, pp. 521-526.Wiggins, M., Saad, A. & Litt, B. (2008). Vachtsevanos, G. Evolving a Bayesian classifier for ECG-based age classification in medical applications. Applied Soft Computing, No. 8, pp. 599-608.Xiang, C., Yong, P. C. & Meng, L. S. (2008). 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