Comparación del desempeño de dos algoritmos genéticos híbridos para el problema de formación de celdas de manufactura considerando el movimiento de los trabajadores (PFCMT)

Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Escobar Rodríguez, Laura YeraldínGaravito Hernández, Edwin AlbertoMogollón Carreño, Dilan JhoannyPáez Becerra, Sebastián Elías2022-11-152022-11-152022-11-112022-11-11https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/12078En esta investigación se aborda el problema de formación de celdas de manufactura considerando el movimiento de trabajadores de forma intercelular e intracelular y recursos limitados, tratándose de una problemática expuesta por los autores Jufeng Wang, Chunfeng Liu & Kai Li (2019), la cual se centra en la reducción del tiempo de procesamiento (Makespan), considerando la asignación de tareas y formación de celdas de manufactura. Debido a que no cuenta con una solución exacta, se adaptan dos Metaheurísticas basadas en un Algoritmo evolutivo para la búsqueda de soluciones, en primer lugar, se trabaja el Algoritmo Genético (GA) sin ningún tipo de alteración, seguido se plantea un GA híbrido, uniendo GA con un Optimización por Enjambre de Partículas (PSO), para obtener datos de los dos algoritmos se programa el modelo y las metaheurísticas en el software Matlab con versión de 2022a. Mediante pruebas se realizan dos diseños de experimento factorial del tipo 2K para determinar qué factores inciden de manera significativa sobre cada algoritmo. Con estos factores definidos se corre el modelado, se analiza mediante una prueba T los resultados obtenidos para finalmente dar conclusiones respecto a los resultados y observaciones a lo largo de la investigación.application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/openAccessCeldas de manufacturaMakespanAlgoritmo Genético GAOptimización por Enjambre de Partículas PSOAlgoritmo HíbridoComparación del desempeño de dos algoritmos genéticos híbridos para el problema de formación de celdas de manufactura considerando el movimiento de los trabajadores (PFCMT)Universidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coManufacturing cellsMakespanGA Genetic AlgorithmPSO Particle Swarm OptimizationHybrid AlgorithmComparison of the performance of two hybrid genetic algorithms for the manufacturing cell formation problem considering the movement of workers (PFCMT)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)