Algoritmo Genético Simple para Resolver el Problema de Programación de la Tienda de Trabajo (Job Shop Scheduling)
Resumen Se ha implementado un algoritmo genético simple para resolver el Problema de Programación de la Tienda de Trabajo (Job Shop Scheduling Problem, JSSP). El diseño del cromosoma representa una solución factible y cumple con todas las restricciones. Se utilizó el mecanismo de selección por torne...
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Lenguaje: | Spanish / Castilian |
Publicado: |
Centro de Información Tecnológica
2018
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oai:scielo:S0718-076420180005002992018-11-13Algoritmo Genético Simple para Resolver el Problema de Programación de la Tienda de Trabajo (Job Shop Scheduling)Jiménez-Carrión,Miguel asignación de tareas algoritmo genético planificación detallada secuencia de operaciones Resumen Se ha implementado un algoritmo genético simple para resolver el Problema de Programación de la Tienda de Trabajo (Job Shop Scheduling Problem, JSSP). El diseño del cromosoma representa una solución factible y cumple con todas las restricciones. Se utilizó el mecanismo de selección por torneo, una reproducción del 95% basada en emparejamiento parcial con dos puntos de cruza, una estrategia mixta en la etapa de mutación combinando el método de intercambio y el método de inversión usando dos puntos aleatorios en cada máquina y un porcentaje de mutación progresivo entre 2% al 5%. Los resultados muestran que el algoritmo debe ejecutarse con 100 individuos como tamaño de población y 500 generaciones para problemas cuyos tiempos de operación están entre 0 y 10 unidades de tiempo y con 100 individuos y 1500 generaciones para problemas entre 0 y 100 unidades de tiempo. El estudio muestra que el algoritmo implementado encuentra soluciones óptimas en el primer caso y soluciones altamente competitivas en el segundo caso. Estas son comparables con los resultados publicados en la literatura que por lo general son respuestas a algoritmos híbridos repotenciados con otras metaheurísticas.info:eu-repo/semantics/openAccessCentro de Información TecnológicaInformación tecnológica v.29 n.5 20182018-10-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-07642018000500299es10.4067/S0718-07642018000500299 |
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Resumen Se ha implementado un algoritmo genético simple para resolver el Problema de Programación de la Tienda de Trabajo (Job Shop Scheduling Problem, JSSP). El diseño del cromosoma representa una solución factible y cumple con todas las restricciones. Se utilizó el mecanismo de selección por torneo, una reproducción del 95% basada en emparejamiento parcial con dos puntos de cruza, una estrategia mixta en la etapa de mutación combinando el método de intercambio y el método de inversión usando dos puntos aleatorios en cada máquina y un porcentaje de mutación progresivo entre 2% al 5%. Los resultados muestran que el algoritmo debe ejecutarse con 100 individuos como tamaño de población y 500 generaciones para problemas cuyos tiempos de operación están entre 0 y 10 unidades de tiempo y con 100 individuos y 1500 generaciones para problemas entre 0 y 100 unidades de tiempo. El estudio muestra que el algoritmo implementado encuentra soluciones óptimas en el primer caso y soluciones altamente competitivas en el segundo caso. Estas son comparables con los resultados publicados en la literatura que por lo general son respuestas a algoritmos híbridos repotenciados con otras metaheurísticas. |
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