Minimización del makespan en el problema de job shop flexible con restricciones de transporte utilizando algoritmo genético

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dc.contributor.advisorDíaz Bohórquez, Carlos Eduardo
dc.contributor.advisorNiño López, Myriam Leonor
dc.contributor.authorGómez Moreno, Juan David
dc.contributor.authorOrduz González, Edwin Alfredo
dc.date.accessioned2024-03-03T22:07:52Z
dc.date.available2015
dc.date.available2024-03-03T22:07:52Z
dc.date.created2015
dc.date.issued2015
dc.description.abstractLa presente investigación aborda el problema de secuenciación y asignación de máquinas Flexible Job Shop Scheduling (FJSSP) con restricciones de transporte en búsqueda de la minimización del Makespan como función objetivo. El FJSSP es considerado un problema de optimización combinatoria de tipo NP-Hard por su complejidad computacional y es de gran importancia en la industria por la optimización de recursos que representa. La técnica a utilizar para solucionar el problema es el algoritmo genético como adaptación de la evolución biológica a la inteligencia artificial el cual se ajusta a las características del mismo. El Algoritmo Genético propuesto utiliza los operadores de selección por torneo, de cruce de un punto y de mutación SWAP basado en la estrategia de Zhang. et al (2011)3. Se realizó una validación a través de la comparación de los resultados obtenidos versus las instancias de diferentes etapas representadas por medio de la descomposición del Job Shop Flexible con recursos de transporte de manera progresiva, donde se comprobó la eficiencia y eficacia del algoritmo propuesto. Finalmente, con el fin de identificar la influencia de cada factor en la función objetivo, se realizó un diseño de experimentos 23 con 7 instancias diseñadas y desarrolladas por otros autores reconocidos en el mundo de la investigación. 1
dc.description.abstractenglishThis research addresses the problem of sequencing machines and allocation of Flexible Job Shop Scheduling (FJSSP) with transport constrains in pursuit of minimizing the makespan. The FJSSP is considered a combinatorial optimization problem NP-Hard type because of its computational complexity and represents great importance in the industry for optimizing resources. The technique used to solve the problem is the genetic algorithm as an adaptation of biological evolution to artificial intelligence which fit the characteristics of the problem. The proposed genetic algorithm uses the tournament selection, crossover and mutation SWAP operators based on the strategy of Zhang. Et al (2011)6. To test the efficiency and effectiveness of the proposed algorithm, the validation is performed by comparing the results obtained versus different instances of steps represented by the decomposition of Flexible Job Shop transport resources. In the other hand, in order to identify the effect of each input parameter on the objective function, a design of experiments was carried out with 7 instances designed and developed by other authors recognized in the world of research. The results show that the proposed genetic algorithm is efficient in different configurations of the Classic Job Shop listed above and for the Flexible Job Shop restricted transport having solutions closely approximate to the best found until today.
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/20.500.14071/32734
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.subjectAlgoritmo Genético; Job Shop Flexible; Metaheurística; Restricciones De Transporte.
dc.subject.keywordGenetic Algorith; Flexible Job Shop; Metaheuristics; Transport Constrains.
dc.titleMinimización del makespan en el problema de job shop flexible con restricciones de transporte utilizando algoritmo genético
dc.title.englishA genetic algorithm for minimizing makespan in flexible job shop problem with transport constrains4
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
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Ingeniería Industrial