Algoritmo recocido simulado para el problema de la programación del tamaño del lote económico bajo el enfoque de ciclo básico
La programación del tamaño del lote económico consiste en determinar la secuencia y la cantidad a fabricar de N productos en un equipo o máquina, la cual tiene una capacidad limitada. Se trata de un problema NP-duro y las propuestas de solución son diversas. En esta investigación se trabaja con el e...
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| Autores principales: | , , |
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| Lenguaje: | Spanish / Castilian |
| Publicado: |
Universidad de Tarapacá.
2011
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-33052011000300015 |
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| Sumario: | La programación del tamaño del lote económico consiste en determinar la secuencia y la cantidad a fabricar de N productos en un equipo o máquina, la cual tiene una capacidad limitada. Se trata de un problema NP-duro y las propuestas de solución son diversas. En esta investigación se trabaja con el enfoque del ciclo básico planteado por Bomberger, para el cual existen varias propuestas, dentro de las cuales se pueden encontrar hasta el momento sólo algoritmos genéticos en lo que se refiere a la implementación de técnicas metaheurísticas para resolver el problema. En este trabajo se resuelve el problema de muestra de Bomberger mediante la metaheurística recocido simulado; las aportaciones de esta investigación consisten en la forma de obtener un espacio de búsqueda más restringido de las variables, y una estrategia para controlar la exploración del espacio de soluciones que realiza el algoritmo, de tal manera que se realice una búsqueda eficiente. Dado que es una primera implementación de recocido simulado se experimenta con varias combinaciones de parámetros. El algoritmo obtiene los mismos costos en casi todas las pruebas realizadas; sin embargo, en las pruebas donde la relación <img border=0 width=35 height=25 id="_x0000_i1095" src="http://fbpe/img/ingeniare/v19n3/art15-sigma.jpg" alt="http://fbpe/img/ingeniare/v19n3/art15-sigma.jpg">es alta, el algoritmo se desempeña mejor, mejorando la solución reportada anteriormente en algunos de los experimentos. |
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