Solución al problema job shop con eficiencia energética mediante la metaheurística recocido simulado

Abstract

La presente investigación aborda un problema biobjetivo, el clásico problema de Programación del taller de trabajo Job Shop Scheduling con la extensión de eficiencia energética el cual busca minimizar el makespan y el consumo de energía. En este, se manejan maquinas fijas por operaciones, se producen variaciones en el consumo de energía y tiempo de procesamiento dependientes de la velocidad, lo cual se asemeja a ambientes reales presentes en las industrias, por ejemplo, carpintería, taller de maquinaria mecánico, imprenta comercial y otras industrias que fabrican productos personalizados en lotes pequeños. Este problema es considerado NPHard debido a su complejidad computacional dado que el tiempo de cómputo que se requiere para resolver uno de estos problemas se incrementa conforme crece el tamaño del problema. Para la solución de este problema se adaptó un algoritmo al problema Job Shop con Eficiencia Energética (EJSP), agregando la metaheurística del Recocido Simulado, vecindarios para la creación de soluciones aleatorias, cálculo del consumo de energía y finalmente la función fitness encontrada en la literatura para normalizar la función biobjetivo de este problema. Por medio de un diseño de experimentos 2k, se determinaron los valores correspondientes a Tamaño de vecindario, Temperatura inicial y decremento de temperatura, estos fueron utilizados con el fin de identificar la influencia de cada factor en la función objetivo, buscando así valores mínimos en el algoritmo. El algoritmo se ejecutó más de 400 veces, es decir, más de 100 por tamaño de instancia, los resultados fueron comparados con los obtenidos por los creadores de las instancias (Escamilla J., Salido, Giret y Barber).