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Un algoritmo genético híbrido y un enfriamiento simulado para solucionar el problema de programación de pedidos Job Shop

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dc.contributor.authorMeisel-Donoso, José Davidspa
dc.contributor.authorPrado, L. K. (Liliana Katherine)spa
dc.creator.email[email protected]spa
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dc.date.accepted2010-05-26spa
dc.date.accessioned2013-12-17T16:05:46Zspa
dc.date.available2013-12-17T16:05:46Zspa
dc.date.created2010-07spa
dc.date.issued2013-12-17spa
dc.date.submitted2010-03-07spa
dc.descriptionLa programación de pedidos para el problema de producción Job Shop (JSP), catalogado como NP-Hard, ha constituido un reto para la comunidad científica, debido a que alcanzar una solución óptima a este problema se dificulta en la medida que crece en número de máquinas y trabajos. Numerosas técnicas, entre ellas las metaheurísticas, se han empleado para su solución, sin embargo, su eficiencia, en cuanto a tiempo computacional, no ha sido muy satisfactoria. Por lo anterior y para contribuir a la solución de este problema, se planteó el uso de un enfriamiento simulado propuesto (ESP) y de un algoritmo genético mejorado (AGM). Para el AGM se implementó una estrategia de enfriamiento simulado en la fase de mutación, que permite al algoritmo intensificar y diversificar las soluciones al mismo tiempo, con el fin de que no converja prematuramente a un óptimo local. Los resultados mostraron que los algoritmos propuestos arrojan buenos resultados, con desviaciones alrededor de los mejores valores encontrados que no superan el 5 % para los problemas más complejosspa
dc.description.abstractJob Shop Scheduling Problem (JSP), classified as NP-Hard, has been a challenge for the scientific community because achieving an optimal solution to this problem is complicated as it grows in number of machines and jobs. Numerous techniques, including metaheuristics, have been used for its solution; however, the efficiency of the techniques, in terms of computational time, has not been very satisfactory. Because of this and for contributing to the solution of this problem, a simulated annealing (SA) and an improved genetic algorithm (IGA) have been proposed. The latter, by implementing a strategy of simulated annealing in the mutation phase, allows the algorithm to enhance and diversify the solutions at the same time, in order not to converge prematurely to a local optimum. The results showed that the proposed algorithms yield good results with deviations around the best values found not exceeding 5 % for more complex problems.spa
dc.format.extent13 p.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.bibliographiccitationMeisel, J. D., y Prado, L. K. (2010). Un algoritmo genético híbrido y un enfriamiento simulado para solucionar el problema de programación de pedidos Job Shop, Revista EIA, 7 (13), 39-51. doi: http://hdl.handle.net/11190/216spa
dc.identifier.issnISSN 17941237spa
dc.identifier.urihttps://repository.eia.edu.co/handle/11190/216spa
dc.language.isospaspa
dc.publisher.editorFondo Editorial EIAspa
dc.relation.ispartofRevista EIAspa
dc.relation.referencesAiex, R. M.; Binato, S. and Resende M. G. C. (2003). “Parallel GRASP with path-relinking for job shop scheduling”. Parallel Computing 29, pp. 393-430.spa
dc.relation.referencesAzizi, Nader and Zolfaghari, Saeed (2004). “Adaptive temperature control for simulated annealing: a comparative study”. Computers & Operations Research, vol. 31, pp. 2439-2451.spa
dc.relation.referencesBierwirth, C.; Mattfeld D. and Kopfer H. (1996). “Proceedings of parallel problem solving from Nature IV”. Springer, pp. 310-318.spa
dc.relation.referencesBinato, S.; Hery, W. J.; Loewenstern, D. M. and Resende, M. G. C. A GRASP for job shop scheduling. In: Ribeiro, C. C., Hansen, P. (eds.). Essays and Surveys in Metaheuristics. Kluwer Academic Publishers, 2002.spa
dc.relation.referencesDella Croce, Federico; Tadei, Roberto and Volta, Giuseppe (1995). “A genetic algorithm for the job shop problem”. Computers & Operations Research, vol. 22, No. 1, pp. 15-24.spa
dc.rightsDerechos Reservados - Universidad EIA, 2020spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercialspa
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dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/spa
dc.subject.eiaORGANIZACIÓN E INDUSTRIAspa
dc.subject.eiaORGANIZATION AND INDUSTRYspa
dc.subject.eurovocPRODUCCIÓN INDUSTRIALspa
dc.subject.eurovocINDUSTRIAL PRODUCTIONspa
dc.subject.eurovocPLANIFICACIÓN DE LA PRODUCCIÓNspa
dc.subject.eurovocPRODUCTION PLANNINGspa
dc.subject.keywordsJOB SHOPspa
dc.subject.keywordsALGORITMO GENÉTICOspa
dc.subject.keywordsENFRIAMIENTO SIMULADOspa
dc.subject.keywordsADMINISTRACIÓNspa
dc.subject.keywordsGENETIC ALGORITHMspa
dc.subject.keywordsSIMULATED ANNEALINGspa
dc.subject.keywordsOPERATIONS MANAGEMENTspa
dc.subject.keywordsCOMBINATORIAL OPTIMIZATIONspa
dc.subject.lcshREI00122spa
dc.titleUn algoritmo genético híbrido y un enfriamiento simulado para solucionar el problema de programación de pedidos Job Shopspa
dc.title.alternativeUm algoritmo genético híbrido e um esfriamento simulado para solucionar o problema de programação de pedidos Job Shopspa
dc.title.alternativeA hybrid genetic algorithm and a simulated annealing for solving the Job Shop scheduling problemspa
dc.typeArtículo de revistaspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501spa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/articlespa
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/ARTspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
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