Minimización de la tardanza para el flowshop flexible con setup utilizando heurísticas constructivas y un algoritmo genético
En este trabajo se considera el problema de programar n trabajos en un flowshop flexible de k etapas, con diferente número de máquinas idénticas por etapa considerando tiempos anticipatorios de preparación dependientes de la secuencia (SDST) y minimización de la tardanza. Se comparan los resultados...
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Lenguaje: | Spanish / Castilian |
Publicado: |
Universidad de Tarapacá.
2012
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Acceso en línea: | http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-33052012000100009 |
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oai:scielo:S0718-330520120001000092012-06-28Minimización de la tardanza para el flowshop flexible con setup utilizando heurísticas constructivas y un algoritmo genéticoSalazar Hornig,EduardoFigueroa Morales,Belén Flexible flowshop algoritmos genéticos heurísticas constructivas tiempos anticipatorios de preparación dependientes de la secuencia búsqueda en vecindad En este trabajo se considera el problema de programar n trabajos en un flowshop flexible de k etapas, con diferente número de máquinas idénticas por etapa considerando tiempos anticipatorios de preparación dependientes de la secuencia (SDST) y minimización de la tardanza. Se comparan los resultados de heurísticas constructivas y un algoritmo genético estándar. La evaluación de los métodos se realiza en forma experimental sobre un conjunto de problemas de prueba generados aleatoriamente. Los resultados muestran que el algoritmo genético supera a alguna de las heurísticas comparadas pero no a todas.info:eu-repo/semantics/openAccessUniversidad de Tarapacá.Ingeniare. Revista chilena de ingeniería v.20 n.1 20122012-04-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-33052012000100009es10.4067/S0718-33052012000100009 |
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En este trabajo se considera el problema de programar n trabajos en un flowshop flexible de k etapas, con diferente número de máquinas idénticas por etapa considerando tiempos anticipatorios de preparación dependientes de la secuencia (SDST) y minimización de la tardanza. Se comparan los resultados de heurísticas constructivas y un algoritmo genético estándar. La evaluación de los métodos se realiza en forma experimental sobre un conjunto de problemas de prueba generados aleatoriamente. Los resultados muestran que el algoritmo genético supera a alguna de las heurísticas comparadas pero no a todas. |
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