Solución del problema de flowshop distribuido y permutado con etapa de ensamble considerando tiempos de alistamiento dependientes de la secuencia (dapfsp-sdst) y fábricas heterogéneas a través de un algoritmo basado en vnd

Abstract

En esta investigación se estudia el problema de Flowshop Distribuido y Permutado con etapa de ensamble (DAPSP) considerando tiempos de alistamiento dependientes de la secuencia y fábricas heterogéneas con el objetivo de minimizar el makespan. Para su solución, se diseñó un modelo MILP y un algoritmo basado en VND compuesto por una etapa de generación de población inicial de secuencias de ensamble, otra de mejoramiento de la secuencia de procesamiento a través de estructuras de vecindario y finalmente una de exploración usando el operador genético de cruce entre secuencias de ensamble. El Modelo MILP se implementó en el software GAMS® y se validó con 900 instancias pequeñas encontradas en la literatura para fábricas homogéneas, además se creó un diseño experimental para determinar los factores que inciden en el gap relativo. El algoritmo se implementó en Matlab® y sus parámetros fueron calibrados a través de un diseño experimental; su desempeño fue evaluado mediante la comparación con los resultados del modelo MILP para instancias pequeñas con fábricas heterogéneas y con la best solution de la literatura para instancias grandes con fábricas homogéneas. A través del diseño experimental se concluye que los trabajos, productos, fábricas y máquinas tienen un efecto significativo en el gap relativo dado por Gams. De la calibración del algoritmo se infiere que los mejores resultados de makespan se obtienen cuando el número de mejoras es grande y el intervalo de salto es bajo. Así mismo se encontró que el algoritmo es mejor que el modelo MILP para instancias pequeñas pues logra encontrar soluciones de calidad similar en tiempos computacionales significativamente más bajos; y en comparación con los métodos encontrados en la literatura para fábricas homogéneas, el algoritmo presenta un buen desempeño pues logra encontrar mejores soluciones o muy cercanas a las mejores encontradas en la literatura. 1