GENETIC OPERATORS FOR THE MULTIOBJECTIVE FLOWSHOW PROBLEM

Resumen

Uno de los problemas más importantes en los Algoritmos Genéticos, es la selección correcta de los operadores de cruza y mutación. Los operadores genéticos son más importantes para los cromosomas no binarios debido a su impacto en los resultados. Este trabajo presenta un análisis comparativo de diferentes operadores de cruza y mutación aplicados a un algoritmo genético para el problema multiobjetivo de calendarización de procesos con transferencia cero. El algoritmo utilizado está adaptado de un método de partición propuesto por Tagami et al [7] y construye una frontera de Pareto, minimizando la duración y el tiempo promedio de proceso.

ABSTRACT:

One of the must important issues in Genetic Algorithms is the right selection of crossover and mutation operators. Genetic Operators are even more important for non binary chromosomes due to their high impact on the results. This work presents a comparative analysis of different crossover and mutation operators applied to a genetic algorithm for the multiobjective flowshop problem. The algorithm used is adapted from the partition method proposed by Tagami et al[8] and builds a Pareto’s frontier. We minimize the makespan and the mean flowtime.

Key Words: mutation operators, partition methods, Parteto’s frontier