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Solución al "flexible job shop problem" con tiempos de alistamiento dependientes de la secuencia mediante un algoritmo híbrido genético

dc.contributor.advisorDiaz Bohorquez, Carlos Eduardo
dc.contributor.authorLozano Suarez, Lina Mayerly
dc.contributor.authorTorres Cardenas, Fabian Alexander
dc.date.accessioned2024-03-04T00:02:29Z
dc.date.available2018
dc.date.available2024-03-04T00:02:29Z
dc.date.created2018
dc.date.issued2018
dc.description.abstractEn la presente investigación se aborda el problema de programación de operaciones que involucra la secuenciación y asignación de máquinas, denominado en la literatura como Flexible Job Shop Problem con Tiempos de Alistamiento Dependientes de la Secuencia (SDST-FJSP), este problema es considerado NP.Hard. Es uno de los problemas que tiene gran relevancia porque se aproxima a ambientes reales de producción donde es necesario tener en cuenta que después de una determinada operación se requiera realizar un ajuste de herramientas, trasladar un producto, limpieza, entre otras actividades de alistamiento. Para dar solución a este problema se diseñó un Algoritmo Hibrido Genético donde parte de la población inicial se generó mediante la metaheurística Recocido Simulado, el criterio de selección utilizado fue la selección por torneo, se utilizaron dos tipos de operadores de cruce uno que modifica la secuencia de las operaciones, cruce POX (Precedence Preserving Order-based )y otro para la asignación de las máquinas, cruce de dos puntos y por último el operador de mutación que modifica la secuencia de las operaciones respetando las restricciones de precedencia PPS (Precedence Preserving Shift). Se realizó un diseño de experimentos 23 con el fin de determinar cómo influyen los factores en la variable respuesta Makespan dando como resultado que el factor tamaño de población tenía efecto significativo sobre el Makespan. Finalmente se validó el algoritmo propuesto con 20 instancias de la literatura y se comparó con diferentes metodologías propuestas por diversos autores, dando como resultado buenas soluciones en las instancias de menor tamaño. Sin embargo para las instancias de mayor tamaño el algoritmo presenta dificultad para encontrar buenas soluciones comparado con la mejor solución encontrada.
dc.description.abstractenglishIn the present investigation is addressed the problem of operations programming which involves the sequencing and assignment of machines, referred to in the literature as Flexible Job Shop Problem with Sequence Dependent Setup Times (SDST-FJSP), this problem is considered NP.Hard. It is one of the problems that has great relevance because it approaches real production environments where it is necessary to take into account that after a certain operation it is required to make an adjustment of tools, move a product, cleaning, among other activities of setup. To solve this problem, a Algorithm Hybrid Genetic was designed where part of the initial population was generated by the Metaheuristic Simulated Annealing, the selection criterion used was the tournament selection, two types of crossover operators one that modifies the sequence of operations, POX crossover and another for the assignment of the machines, two points crossover and finally the mutation operator that modifies the sequence of operations respecting the restrictions of precedence PPS (Precedence Preserving Shift). An experimental design was carried out 23 in order to determine how factors influence the Makespan response variable resulting in the fact that the population size factor had a significant effect on the Makespan. Finally, the proposed algorithm was validated with 20 instances of the literature and compared with different methodologies proposed by different authors, resulting in good solutions in smaller instances. However, for larger instances, the algorithm has difficulty finding good solutions compared to the best solution found.
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero Industrial
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/38391
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería Industrial
dc.publisher.schoolEscuela de Estudios Industriales y Empresariales
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectFlexible Job-Shop Scheduling Problem
dc.subjectAlgoritmo Híbrido Genético
dc.subjectTiempos De Alistamiento Dependientes De La Secuencia
dc.subject.keywordFlexible Job-Shop Scheduling Problem
dc.subject.keywordAlgorithm Hybrid Genetic
dc.subject.keywordSequence Dependent Setup Times.
dc.titleSolución al "flexible job shop problem" con tiempos de alistamiento dependientes de la secuencia mediante un algoritmo híbrido genético
dc.title.englishSolution to "flexible job shop problem with sequence dependent setup time" (sdst-fjsp) using an algorithm hybrid genetic
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dspace.entity.typePublication

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