46- #1135 UN ALGORITMO HÍBRIDO GENÉTICO PARA LA SOLUCIÓN DEL JOB SHOP MINIMIZANDO EL MAKESPAN

dc.creator Lozano Suarez, Lina Mayerly
dc.creator Torres Cárdenas, Fabián Alexander
dc.creator Díaz Bohórquez, Carlos Eduardo
dc.date 2019-01-01
dc.date.accessioned 2022-03-14T20:10:17Z
dc.date.available 2022-03-14T20:10:17Z
dc.description Actualmente las organizaciones necesitan sercompetitivas, por lo tanto, la optimización de susrecursos es fundamental. En el área de gestión deoperaciones, en algunas actividades es necesariosecuenciar las operaciones de cada trabajo en lasmáquinas de tal manera que el tiempo de finalizaciónde todas las operaciones, es decir, Makespan seminimice. Esto es frecuente en sistemas tipo taller,donde cada trabajo tiene su propio flujo y es común enempresas manufactureras que manejan una granvariedad de productos con bajos volúmenes deproducción y su característica principal es que cadatrabajo tiene su propio flujo. (Pezzella, Morganti, &Ciaschetti, 2008). Para representar el anterior sistema,se modela mediante el Job Shop donde dado un conjunto de trabajos n y un conjunto de máquinas m; cada trabajo consiste en un conjunto de operacionesque tienen que ser procesadas en una específicasecuencia; cada operación tiene que ser procesada enuna máquina definida y tiene un tiempo deprocesamiento el cual es conocido sujeto a lasrestricciones de que cada máquina puede procesarcomo máximo una operación a la vez y que cadaoperación necesita ser procesada durante un períodode tiempo sin interrumpir en una máquina determinada. El Job shop está entre los problemas de optimizacióncombinatoria más difíciles de tipo Np-hard (vanLaarhoven, Aarts, & Lenstra, 2008). Por tal motivo, senecesitan procedimientos eficientes para la búsqueda de su solución. En este trabajo se propone un AlgoritmoHíbrido Genético (AHG) que utiliza el Algoritmo deRecocido Simulado para generar parte de la poblacióninicial. Luego se validó el AHG con instancias y se comparócon diferentes enfoques propuestos en la literatura,arrojando buenos resultados para todos los tamaños delas instancias. es-ES
dc.format application/pdf
dc.identifier https://revistas.uis.edu.co/index.php/memoriasuis/article/view/10455
dc.identifier.uri https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/5475
dc.language spa
dc.publisher Universidad Industrial de Santander es-ES
dc.relation https://revistas.uis.edu.co/index.php/memoriasuis/article/view/10455/10332
dc.source Memorias Institucionales UIS; Vol. 2 Núm. 1 (2020): Memorias Institucionales UIS es-ES
dc.source Memorias Institucionales UIS; Vol. 2 No. 1 (2020): Memorias Institucionales UIS en-US
dc.source Memorias Institucionales UIS; v. 2 n. 1 (2020): Memorias Institucionales UIS pt-BR
dc.source 2711-0567
dc.subject Job shop es-ES
dc.subject Recocido Simulado es-ES
dc.subject Algoritmo Híbrido Genético es-ES
dc.title 46- #1135 UN ALGORITMO HÍBRIDO GENÉTICO PARA LA SOLUCIÓN DEL JOB SHOP MINIMIZANDO EL MAKESPAN es-ES
dc.type info:eu-repo/semantics/article
dc.type info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dspace.entity.type
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