Meisel-Donoso, José DavidPrado, L. K. (Liliana Katherine)2013-12-172013-12-172010-072013-12-172010-03-07ISSN 17941237https://repository.eia.edu.co/handle/11190/216La 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 complejosJob 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.13 p.application/pdfspaDerechos Reservados - Universidad EIA, 2020REI00122Artículo de revistaEl autor de la obra, actuando en nombre propio, hace entrega del ejemplar respectivo y de sus anexos en formato digital o electrónico y autoriza a la ESCUELA DE INGENIERIA DE ANTIOQUIA, para que en los términos establecidos en la Ley 23 de 1982, Ley 44 de 1993, Decisión andina 351 de 1993, Decreto 460 de 1995, y demás normas generales sobre la materia, utilice y use por cualquier medio conocido o por conocer, los derechos patrimoniales de reproducción, comunicación pública, transformación y distribución de la obra objeto del presente documento. PARÁGRAFO: La presente autorización se hace extensiva no sólo a las dependencias y derechos de uso sobre la obra en formato o soporte material, sino también para formato virtual, electrónico, digital, y en red, internet, extranet, intranet, etc., y en general en cualquier formato conocido o por conocer. EL AUTOR, manifiesta que la obra objeto de la presente autorización es original y la realiza sin violar o usurpar derechos de autor de terceros, por lo tanto la obra es de exclusiva autoría y tiene la titularidad sobre la misma. PARÁGRAFO: En caso de presentarse cualquier reclamación o acción por parte de un tercero en cuanto a los derechos de autor sobre la obra en cuestión, EL AUTOR, asumirá toda la responsabilidad, y saldrá en defensa de los derechos aquí autorizados; para todos los efectos la ESCUELA DE INGENIERÍA DE ANTIOQUIA actúa como un tercero de buena fe.ORGANIZACIÓN E INDUSTRIAORGANIZATION AND INDUSTRYPRODUCCIÓN INDUSTRIALINDUSTRIAL PRODUCTIONPLANIFICACIÓN DE LA PRODUCCIÓNPRODUCTION PLANNINGJOB SHOPALGORITMO GENÉTICOENFRIAMIENTO SIMULADOADMINISTRACIÓNGENETIC ALGORITHMSIMULATED ANNEALINGOPERATIONS MANAGEMENTCOMBINATORIAL OPTIMIZATIONinfo:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercialMeisel, 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/11190/216http://purl.org/coar/access_right/c_abf2