Algoritmo genético para reducir el makespan en un flow shop híbrido flexible con máquinas paralelas no relacionadas y tiempos de alistamiento dependientes de la secuencia

El artículo propone el algoritmo genético simple o estándar (AGS) como enfoque de solución al problema de programación de produc - ción para un ambiente tipo flow shop híbrido flexible minimizando el makespan. La codificación del algoritmo propuesto permite obtener resultados con tiempos de cómputo...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Juan Camilo López-Vargas, Jaime Antero Arango-Marín
Format: Article
Language:Spanish
Published: Universidad Libre 2015-01-01
Series:Entramado
Subjects:
Online Access:http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=265440664018
Description
Summary:El artículo propone el algoritmo genético simple o estándar (AGS) como enfoque de solución al problema de programación de produc - ción para un ambiente tipo flow shop híbrido flexible minimizando el makespan. La codificación del algoritmo propuesto permite obtener resultados con tiempos de cómputo bastante razonables y con un nivel de convergencia del makespan cercano al 2%, con mejores solu - ciones que un algoritmo alternativo diseñado para el mismo caso de programación de producción. A partir de los resultados obtenidos en el proceso de experimentación y del posterior análisis comparativo, se concluye que a partir del modelamiento más completo de las condiciones reales de producción, el algoritmo genético ejecuta la programación de producción reduciendo el tiempo máximo de procesamiento, o makespan. En futuros trabajos, el enfoque de investigación será la búsqueda de más escenarios alternativos de producción, con el fin de incrementar la aplicación de este tipo de herramientas y generar impacto en los entornos empresariales reales.
ISSN:1900-3803
2539-0279