Algoritmo genético mejorado para la minimización de la tardanza total en un flowshop flexible con tiempos de preparación dependientes de la secuencia
Este trabajo considera un entorno de producción de flowshop flexible con tiempos de preparación anticipatorios dependientes de la secuencia. Se presenta un algoritmo genético mejorado para minimizar la tardanza total. La generación de la población inicial se realiza utilizando vecindades de las heur...
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| Autores principales: | , |
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| Lenguaje: | Spanish / Castilian |
| Publicado: |
Universidad de Tarapacá.
2015
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-33052015000100014 |
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| Sumario: | Este trabajo considera un entorno de producción de flowshop flexible con tiempos de preparación anticipatorios dependientes de la secuencia. Se presenta un algoritmo genético mejorado para minimizar la tardanza total. La generación de la población inicial se realiza utilizando vecindades de las heurísticas EDD (en inglés Earliest Due Date) y Slack, considerando además una búsqueda en vecindad IP para mejorar el rendimiento del algoritmo genético propuesto. Los resultados muestran que los algoritmos genéticos con población inicial generada como vecindad de EDD (AG_EDD) y Slack (AG_Slack) mejoran el rendimiento del algoritmo genético básico. El algoritmo AG_EDD muestra un mejor desempeño, característica que se mantiene al incorporar una búsqueda en vecindad IP. |
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