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Utilize este identificador para citar ou criar um link para este item: http://acervodigital.unesp.br/handle/11449/76310
Título: 
Genetic algorithm, MIP and improvement heuristic applied to the MLCLP with backlogging
Autor(es): 
Instituição: 
  • Universidade de São Paulo (USP)
  • Universidade Estadual Paulista (UNESP)
Resumo: 
The present paper solves the multi-level capacitated lot sizing problem with backlogging (MLCLSPB) combining a genetic algorithm with the solution of mixed-integer programming models and the improvement heuristic fix and optimize. This approach is evaluated over sets of benchmark instances and compared to methods from literature. Computational results indicate competitive results applying the proposed method when compared with other literature approaches. © 2013 IEEE.
Data de publicação: 
21-Ago-2013
Citação: 
2013 IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2013, p. 1483-1490.
Duração: 
1483-1490
Palavras-chaves: 
  • genetic algorithm
  • hybrid metaheuristic
  • lot-sizing
  • multi-level
  • Capacitated lot sizing problem
  • Computational results
  • Hybrid Meta-heuristic
  • Lot sizing
  • Mixed-Integer Programming
  • Benchmarking
  • Heuristic methods
  • Integer programming
  • Genetic algorithms
Fonte: 
http://dx.doi.org/10.1109/CEC.2013.6557738
Endereço permanente: 
Direitos de acesso: 
Acesso restrito
Tipo: 
outro
Fonte completa:
http://repositorio.unesp.br/handle/11449/76310
Aparece nas coleções:Artigos, TCCs, Teses e Dissertações da Unesp

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