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...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Juan Camilo López-Vargas, Jaime Antero Arango-Marín
Formato:	article
Lenguaje:	ES
Publicado:	Universidad Libre 2015
Materias:	algoritmo genético flow shop híbrido flexible makespan máquinas paralelas no relacionadas tiempos de alistamiento dependientes de la secuencia Social sciences (General) H1-99
Acceso en línea:	https://doaj.org/article/85649a7ee67349a08f21bdee2d5ed42c
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spelling	oai:doaj.org-article:85649a7ee67349a08f21bdee2d5ed42c2021-11-11T15:48:51ZAlgoritmo genético para reducir el makespan en un flow shop híbrido flexible con máquinas paralelas no relacionadas y tiempos de alistamiento dependientes de la secuencia1900-38032539-0279https://doaj.org/article/85649a7ee67349a08f21bdee2d5ed42c2015-01-01T00:00:00Zhttp://www.redalyc.org/articulo.oa?id=265440664018https://doaj.org/toc/1900-3803https://doaj.org/toc/2539-0279El 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.Juan Camilo López-VargasJaime Antero Arango-MarínUniversidad Librearticlealgoritmo genéticoflow shop híbrido flexiblemakespanmáquinas paralelas no relacionadastiempos de alistamiento dependientes de la secuenciaSocial sciences (General)H1-99ESEntramado, Vol 11, Iss 1, Pp 250-262 (2015)
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description	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.
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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

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