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Solucion al problema de formacion de celdas de manufactura dinamicas virtuales (dynamic virtual cell formation problem, dvcfp) a traves de un algoritmo genetico hibrico / laura patricia corttinez parada, claudia alexandra rodriguez garcia ; directore

dc.contributor.advisorGaravito Hernández, Edwin Alberto
dc.contributor.advisorEscobar Rodríguez, Laura Yeraldín
dc.contributor.authorCortinez Parada, Laura Patricia
dc.contributor.authorRodriguez Garcia, Claudia Alexandra
dc.date.accessioned2023-04-06T04:07:26Z
dc.date.available2023
dc.date.available2023-04-06T04:07:26Z
dc.date.created2019
dc.date.issued2019
dc.description.abstractEn la presente investigación se aborda el problema de formación de celdas de manufactura virtuales en un ambiente de demanda dinámica (Dynamic Virtual Cell Formation Problem, DVCFP), entre diferentes periodos de tiempo, considerando varios productos con distintas operaciones y diferentes rutas de procesamiento, con el fin de acercarlo a la industria real minimizando los costos de producción. Gracias a la cantidad de variables el DVCFP es considerado de naturaleza NP hard, por lo tanto, para dar solución a este problema se utiliza un modelo matemático de naturaleza lineal entera mixta, y se desarrolla en el software algebraico GAMS/CPLX mediante el algoritmo Branch & Cut, utilizando 10 instancias clasificadas en 2 tamaños (grandes y pequeñas), generadas a partir de la adaptación de la literatura previa, y como alternativa se diseña un Algoritmo Genético Híbrido (GAPSO), combinando las ventajas de los algoritmos evolutivos y los algoritmos poblacionales como la Optimización por Enjambre de Partículas Discreta (DPSO). A partir de un diseño de experimentos se identifican los factores del algoritmo GAPSO que más repercusión presentan en la minimización de los costos asociados a la producción, dando como resultado que el tamaño de la población es el más importante en el desarrollo del algoritmo. Para finalizar se analizan los resultados obtenidos por cada método de solución, y se realiza su respectiva comparación entre el modelo exacto y la metaheurística diseñada, concluyendo que el Algoritmo GAPSO presenta mejores resultados en temas de costos y tiempo computacional que el modelo exacto para las instancias consideradas como pequeñas y grandes.
dc.description.abstractenglishThis research addresses the problem of virtual cell formation in an environment of dynamic demand (Dynamic Virtual Cell Formation problem, DVCFP), between different periods of time, considering several products with different operations and different processing routes, in order to bring it closer to the real industry minimizing production costs.Thanks to the amount of variables the DVCFP is considered to be of a NP hard nature, therefore, to solve this problem a mathematical model of a mixed linear program is used, and is developed in the algebraic software GAMS/CPLX, using 10 instances classified in 2 sizes (high and low), generated from the adaptation of the previous literature, and as an alternative a Hybrid Genetic Algorithm (GAPSO) is designed, combining the advantages of evolutionary algorithms and population algorithms such as Discrete Particle Swarm Optimization (DPSO). From a design of experiments are identified the factors of the algorithm GAPSO that present more impact in the minimization of the costs associated with the production, resulting that population size is the most important factor in algorithm development. To conclude, the results obtained by each solution method are analyzed, and their respective comparison between the exact model and the designed metaheuristic is performed, concluding that the GAPSO algorithm presents better results in cost and computational time issues than the exact model for instances considered as small and high.
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/20.500.14071/13524
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.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
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-nd/4.0/
dc.subjectCeldas Virtuales De Manufactura
dc.subjectDinámicas
dc.subjectProgramación Lineal Entera Mixta
dc.subjectAlgoritmo Genético Ga
dc.subjectOptimización Por Enjambre De Partículas Pso
dc.subjectAlgoritmo Híbrido.
dc.subject.keywordVirtual Cell Manufacturing
dc.subject.keywordMultiperiod
dc.subject.keywordDynamic
dc.subject.keywordGams
dc.subject.keywordMixed Integer Lineal Programation
dc.subject.keywordGenetic Algorithm Ga
dc.subject.keywordParticle Swarm Optimization
dc.subject.keywordPso
dc.subject.keywordHybrid Algorithm.
dc.titleSolucion al problema de formacion de celdas de manufactura dinamicas virtuales (dynamic virtual cell formation problem, dvcfp) a traves de un algoritmo genetico hibrico / laura patricia corttinez parada, claudia alexandra rodriguez garcia ; directore
dc.title.englishSolution of the dynamic virtual cell formation problem, dvcfp using a hybrid genetic algorithm
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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