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Optimización de la secuenciación con penalizaciones por adelanto y atraso con trabajos que se traslapan

Bolaños Valenciano, Camila; González Núñez, Mauren Valeria; Mora Mora, Luis Daniel; Valverde Solano, Alejandro; Vargas Rodríguez, Luis Enrique

Optimization of a scheduling problem with early and quadratic tardy penalties with overlapping jobs




Autores Bolaños Valenciano, Camila
Autores González Núñez, Mauren Valeria
Autores Mora Mora, Luis Daniel
Autores Valverde Solano, Alejandro
Autores Vargas Rodríguez, Luis Enrique

Descripción The main purpose of the present research is to solve the sequencing problem with earliness penalties and quadratic tardy penalties for late job completion. Extensive research was carried out to identify a possible gap in the existing models. Due to this, it was possible to identify that the models addressed by the literature lacked the possibility of overlapping jobs. The proposal therefore originates from a pre-existing model that optimizes the penalties for early delivery by inserting idle times that cause the reduction of the earliness penalties. The proposed model starts with a heuristic method that provides an initial solution. In addition to this, the algorithm for inserting idle time generates a first optimization followed by a second optimization that overlaps the jobs so that a job can start before the initial job is completed with the objective of reducing the penalty for late completion. For the present study, the following assumptions were made idle time is allowed, the first job starts at time zero, all jobs are independent, and these can overlap up to a certain limit of compliance. The parameterization and simulations were carried out where the results obtained show that through the overlapping of jobs, the reduction of lateness penalties is achieved, which therefore leads to the validation of the proposal.
Descripción El objetivo principal de la presente investigación es resolver el problema de secuenciación con penalizaciones por anticipación y penalizaciones cuadráticas por tardanza para la finalización tardía del trabajo. Se llevó a cabo una amplia investigación para identificar un faltante en los modelos existentes. Debido a esto, fue posible identificar que los modelos abordados por la literatura carecían de la posibilidad de superposición de trabajos. Por lo tanto, la propuesta parte de un modelo preexistente que optimiza las penalizaciones por entrega anticipada al insertar tiempos muertos que provocan la reducción de las penalizaciones por anticipación. El modelo propuesto parte de un método heurístico que proporciona una solución inicial. Además de esto, se plantea un algoritmo para insertar tiempo de inactividad que genera una primera optimización seguida de una segunda optimización debido a la superposición de trabajos de modo que un trabajo pueda comenzar antes de que se complete el trabajo que lo precede con el objetivo de reducir la penalización por finalización tardía. Para este estudio, se hicieron las siguientes suposiciones: se permite el tiempo de inactividad, el primer trabajo comienza en el tiempo cero, todos los trabajos son independientes y estos pueden superponerse hasta cierto límite de cumplimiento. Los resultados obtenidos al realizar la parametrización y simulaciones demuestran que a través de la superposición de trabajos se logra la reducción de las penalizaciones por tardanza, lo que lleva a la validación de la propuesta.

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/3568
Identificador 10.33412/rev-ric.v9.1.3568

Fuente Revista de Iniciación Científica; Vol. 9 Núm. 1 (2023): Revista de Iniciación Científica; 90 – 102
Fuente 2413-6786
Fuente 2412-0464

Idioma spa

Relación https://revistas.utp.ac.pa/index.php/ric/article/view/3568/4325

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