Un algoritmo genético para la solución del problema flow shop minimizando el consumo energético

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dc.contributor.advisorDíaz Bohórquez, Carlos Eduardo
dc.contributor.advisorTorres Cárdenas, Fabián Alexander
dc.contributor.authorMonsalve Serrano, Angie Alejandra
dc.contributor.authorSanabria Palencia, Wendy
dc.date.accessioned2024-03-04T01:13:55Z
dc.date.available2021
dc.date.available2024-03-04T01:13:55Z
dc.date.created2021
dc.date.issued2021
dc.description.abstractLa investigación que se presenta en este trabajo trata de implementar un algoritmo genético con el fin de dar solución al problema Flow shop para minimizar el consumo de energía. Para abordar este problema se desarrolla un modelo matemático, el cual representa la situación y en su solución se logra programar cada trabajo en determinado orden a cada máquina, para así minimizar el consumo de energía a través de la reducción de tiempos ociosos, que a su vez reducen el Makespan, ya que a menor Makespan menor consumo de energía. El Flow Shop es un problema de programación donde se planifican unas tareas, guiadas por una serie de trabajos organizados de tal manera que se reduzca el Makespan. Estos trabajos pasan a través de unas máquinas, en las cuales solo se realiza una tarea y trabajo a la vez, los trabajos pasan una única vez por cada máquina y finalmente el orden de las máquinas siempre se mantiene. Identificado esto se procede al objetivo principal, que es secuenciar los trabajos de forma que siguiendo las restricciones indicadas en el modelo logren una minimización del tiempo utilizado para completar todos los trabajos y a su vez la reducción del consumo de energía. Para la solución, se plantea la utilización del algoritmo genético, para el cual se utiliza la selección por torneo para mejorar la especie y llegar a la mejor solución. La complejidad de este trabajo se ve reflejada por la naturaleza combinatoria del problema lo que hace que se clasifique como un problema NPHard (polinómico no determinista). Para validar la presente investigación, se adaptaron instancias halladas en la literatura para comprobar la efectividad del algoritmo genético, usando un método exacto y comparándolo con la solución del algoritmo genético (MATLAB).
dc.description.abstractenglishThe research presented in this work aims to implement a genetic algorithm in order to solve the flow shop problem to minimize energy consumption. In order to approach this problem, a mathematical model is developed, which represents the situation and in its solution it is possible to program each work in a certain order to each machine, in order to minimize the energy consumption through the reduction of idle time, which in turn reduces the Makespan, since the lower the Makespan, the lower the energy consumption. The Flow Shop is a scheduling problem where some tasks are planned and guided by a series of jobs organized in such a way that the Makespan is reduced. These jobs pass through some machines, in which only one task and job is done at a time, the jobs pass only once through each machine and finally the order of the machines is always maintained. Once this is identified, the main objective is stated, which is to sequence the jobs in such a way that follows the restrictions indicated in the model and to achieve a minimization of the time used to complete all the jobs and at the same time the reduction of the energy consumption. For the solution, a genetic algorithm is proposed, in which the selection by tournament is used to improve the species and reach the best solution. The complexity of this work is reflected by the combinatorial nature of the problem, which makes it classified as an NPHard problem (nondeterministic polynomial). To validate the present research, instances found in the literature were adapted to check the effectiveness of the genetic algorithm, using an exact method and comparing it with the solution of the genetic algorithm (MATLAB).
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/20.500.14071/41193
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.subjectConsumo energético
dc.subjectOptimización
dc.subjectAlgoritmo genético
dc.subjectFlow shop
dc.subjectMakespan.
dc.subject.keywordEnergy consumption
dc.subject.keywordOptimization
dc.subject.keywordGenetic algorithm
dc.subject.keywordFlow shop
dc.subject.keywordMakespan
dc.titleUn algoritmo genético para la solución del problema flow shop minimizando el consumo energético
dc.title.englishA genetic algorithm as the solution of the flow shop problem minimizing energy consumption. * 3
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