Un Método Metaheurístico para resolver el problema de Distribución de Instalaciones de Áreas Desiguales y Dimensiones Fijas

Introducción: El Problema de Distribución de Instalaciones de Áreas Desiguales y Dimensiones Fijas (UA-FLP), es un problema de optimización combinatoria no lineal, bien conocido por buscar la mejor ordenación de estaciones de trabajo que poseen áreas y/o dimensiones distintas; estudios recientes mue...

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Autores:: Urango Narvaez, Wimer
Hernández Riaño, Helman Enrique
López Pereira, Jorge Mario

Tipo de recurso:: Article of journal

Fecha de publicación:: 2020

Institución:: Corporación Universidad de la Costa

Repositorio:: REDICUC - Repositorio CUC

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description	Introducción: El Problema de Distribución de Instalaciones de Áreas Desiguales y Dimensiones Fijas (UA-FLP), es un problema de optimización combinatoria no lineal, bien conocido por buscar la mejor ordenación de estaciones de trabajo que poseen áreas y/o dimensiones distintas; estudios recientes muestran métodos aproximados, como metaheurísticas, para resolver este tipo de problemas, o en su defecto muestran innovación en la modelación matemática del mismo, cabe resaltar que el efecto de los decodificadores como variable del problema no había sido analizada hasta este momento. Objetivo: Determinar si existe diferencia significativa en la calidad de la solución ofrecida por cada una de las combinaciones Metaheurística-Decodificador. Metodología: Se propusieron dos metaheurísticas, un Algoritmo Genético Básico y un algoritmo llamado N2, al igual que dos decodificadores, el Decodificador en Espiral y el Decodificador en Abanico, posteriormente se realizó un experimento simple cuyo factor experimental fue la combinación Metaheurística-Decodificador y la variable dependiente fue la función objetivo del problema analizado. Resultados: El diseño experimental mostro que la combinación, metaheurística N2 y Decodificador en Espiral ofrecen los resultados de mejor calidad. Conclusiones: Existe diferencia significativa en la combinación Metaheurística- Decodificador; En específico se puede afirmar que, para el problema en cuestión, la metaheurística N2 es más eficiente que el Algoritmo Genético Básico, añadido a esto, también se puede concluir que los decodificadores tienen gran influencia a la hora de resolver un UA-FLP.
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Objetivo: Determinar si existe diferencia significativa en la calidad de la solución ofrecida por cada una de las combinaciones Metaheurística-Decodificador. Metodología: Se propusieron dos metaheurísticas, un Algoritmo Genético Básico y un algoritmo llamado N2, al igual que dos decodificadores, el Decodificador en Espiral y el Decodificador en Abanico, posteriormente se realizó un experimento simple cuyo factor experimental fue la combinación Metaheurística-Decodificador y la variable dependiente fue la función objetivo del problema analizado. Resultados: El diseño experimental mostro que la combinación, metaheurística N2 y Decodificador en Espiral ofrecen los resultados de mejor calidad. Conclusiones: Existe diferencia significativa en la combinación Metaheurística- Decodificador; En específico se puede afirmar que, para el problema en cuestión, la metaheurística N2 es más eficiente que el Algoritmo Genético Básico, añadido a esto, también se puede concluir que los decodificadores tienen gran influencia a la hora de resolver un UA-FLP.Introduction: The Unequal Area Facility Layout Problem (UA-FLP), is a problem of combinatory optimization no lineal, well known for looking for the best ordination of stations work that possess areas and/or distinct dimensions; recent studios show approximate methods, like metaheuristics, to resolve this type of problems, or in his defect show innovation in the mathematical modelization of the same, fits to highlight that the effect of the decoders like variable of the problem had not been analyzed until this moment. Objective: Determine if it existed significant difference in the quality of the solution offered by each one of the combinations Metaheuristic-Decoder. Method: They proposed two metaheuristics, a Basic genetic algorithm and an algorithm called N2, to the equal that two decoders, the Decoder in spiral and the Decoder in blower, later realized a simple experiment whose experimental factor was the combination Metaheuristic-Decoder and the dependent variable was the objective function of the problem analyzed. Results: The experimental design showed that the combination, metaheuristic N2 and Decoder in spiral offer better quality results. Conclusions: It exists significant difference in the combination Metaheuristic- Decoder; in specific can affirm that for the problem in question, the metaheuristic N2 is more efficient than the Basic Genetic Algorithm, added to this, also can conclude that the decoders have big influence on the hour to resolve an UA-FLP.application/pdftext/htmlapplication/xmlspaUniversidad de la CostaINGE CUC - 2020http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessEsta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/view/2408facility layout problemgenetic algorithmN2 algorithmdecodermetaheuristicoptimizationproblema de distribución de instalacionesalgoritmo genéticoalgoritmo n2decodificadormetaheurísticaoptimizaciónUn Método Metaheurístico para resolver el problema de Distribución de Instalaciones de Áreas Desiguales y Dimensiones FijasA metaheuristic method to solve the Unequal Area Facility Layout ProblemArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articleJournal articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Inge Cuc H. Neghabi, K. Eshghi and M. H. Salmani, “A new model for robust facility layout problem,” Inf. Sci. (Ny)., vol. 278, pp. 498–509, Sep. 2014. https://doi.org/10.1016/j.ins.2014.03.067 F. G. Paes, A. A. Pessoa and T. Vidal, “A hybrid genetic algorithm with decomposition phases for the Unequal Area Facility Layout Problem,” Eur. J. Oper. Res., vol. 256, no. 3, pp. 742–756, Feb. 2017. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2016.07.022 G. C. Armour and E. S. Buffa, “A Heuristic Algorithm and Simulation Approach to Relative Location of Facilities,” Manage. Sci., vol. 9, no. 2, pp. 294–309, Jan. 1963. https://doi.org/10.1287/mnsc.9.2.294 J. M. Palomo-Romero, L. Salas-Morera and L. García-Hernández, “An island model genetic algorithm for unequal area facility layout problems,” Expert Syst. Appl., vol. 68, pp. 151–162, Feb. 2017. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.10.004 J. F. Gonçalves and M. G. C. Resende, “A biased random-key genetic algorithm for the unequal area facility layout problem,” Eur. J. 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