El problema de secuenciamiento parcialmente flexible, multiobjetivo, basado en un algoritmo genético de selección natural

Jones Martínez, Samantha; Castillo Corrales, Alice; Arce Obando, Justin; Álvarez González, Monserrat; Rivera Leaver, Daniel

El problema de secuenciamiento parcialmente flexible, multiobjetivo, basado en un algoritmo genético de selección natural

Jones Martínez, Samantha; Castillo Corrales, Alice; Arce Obando, Justin; Álvarez González, Monserrat; Rivera Leaver, Daniel

Multi-objective partially flexible job-shop scheduling problem, based on a genetic natural selection algorithm

Autores Jones Martínez, Samantha
Autores Castillo Corrales, Alice
Autores Arce Obando, Justin
Autores Álvarez González, Monserrat
Autores Rivera Leaver, Daniel

Descripción In the present work, we seek to solve a partially flexible scheduling problem, energetically efficient, with sequence dependent setup time, cost penalties for both early and late completion, and preventive maintenance. These variables and objectives were selected because it is considered that these are the ones that have the greatest impact on the day-to-day of companies. For the solution, a genetic algorithm compatible with the proposed variables and capable of obtaining a solution efficiently is proposed. To check the operation of the proposal, the algorithm is tested with a simulation that combines data from other works with fictitious information. The algorithm found a solution for the three proposed objective functions from the information of five generations of data. The result was an optimal schedule, the total makespan and the cost of tardiness and earliness that could not be avoided.

Descripción En el presente trabajo se buscó resolver un problema de secuenciación parcialmente flexible, energéticamente eficiente, con tiempos de preparación dependientes de la secuencia, penalizaciones de costos por finalización temprana y tardía y mantenimiento preventivo. Estas variables y objetivos fueron seleccionados porque se considera que estos son los que tienen mayor impacto en el día a día de las empresas. Para la solución se propone un algoritmo genético compatible con las variables propuestas y capaz de obtener una solución de manera eficiente. Para comprobar el funcionamiento de la propuesta, se prueba el algoritmo con una simulación que combina datos de otros trabajos con información ficticia. El algoritmo encontró una solución para las tres funciones objetivo propuestas a partir de la información de cinco generaciones de datos. El resultado fue un cronograma óptimo, la duración total y el costo de los envíos tardíos y los adelantos que no se pudieron evitar.

Editorial Universidad Tecnológica de Panamá

Fecha 2023-01-30

Tipo info:eu-repo/semantics/article
Tipo info:eu-repo/semantics/publishedVersion

Formato application/pdf

Identificador https://revistas.utp.ac.pa/index.php/ric/article/view/3561
Identificador 10.33412/rev-ric.v9.1.3561

Fuente Revista de Iniciación Científica; Vol. 9 Núm. 1 (2023): Revista de Iniciación Científica; 81 – 89
Fuente 2413-6786
Fuente 2412-0464

Idioma spa

Relación https://revistas.utp.ac.pa/index.php/ric/article/view/3561/4324

Derechos Derechos de autor 2023 Revista de Iniciación Científica
Derechos http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0