Solucion al problema de "flow-shop" permutado, minimizando los costos de inventario en proceso y penalizacion debido al retraso de lotes, a traves de un algoritmo genetico

Abstract

Los problemas de low-categoría esencial de los problemas de programación, en la que n trabajos que siguen un orden de procesamiento similar deben procesarse en m máquinas. La secuenciación apropiada del grupo de trabajos permite cumplir el objetivo planteado en la programación, que bien puede estar enfocado en los plazos de entrega, los costos o el número de unidades producidas. Considerando lo anterior, en la presente investigación se desarrolla un algoritmo genético (Genectic Algorithm, GA), con el fin de dar solución al problema de -Shop Scheduling, minimizando el costo total por unidad de tiempo de programación; se aborda el problema contemplando el costo de penalización por tardanza en la entrega, así como los costos por el mantenimiento de inventario y a su vez considerando los tiempos de alistamiento de las máquinas, basados en los planteamiento realizados por Mishra & Shrivastava (2018). Si bien los resultados experimentales, en términos generales, mostraron que los métodos de solución propuestos arrojaron soluciones acertadas al problema, se recomienda la realización de investigaciones adicionales, las cuales deben incluir otras variantes del problema, especialmente enfocados en aplicaciones del mundo real como, por ejemplo, la consideración de posibles fuentes de incertidumbre o la inclusión de nuevas restricciones. 1