Problema de Producción temprana/tardía usando Optimización Semi-infinita
Introducción— Se considera el problema de producción temprana/tardía con el objetivo de distribuir los productos a los clientes en los tiempos óptimos. Basado en el problema descrito en [1], que fue resuelto por ellos con los algoritmos genéticos, el problema se presenta como uno de programación sem...
- Autores:
-
Fedosova, Alina
Valencia Solano, Juan Camilo
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Corporación Universidad de la Costa
- Repositorio:
- REDICUC - Repositorio CUC
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- Palabra clave:
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Introducción— Se considera el problema de producción temprana/tardía con el objetivo de distribuir los productos a los clientes en los tiempos óptimos. Basado en el problema descrito en [1], que fue resuelto por ellos con los algoritmos genéticos, el problema se presenta como uno de programación semi-infinita (SIP). Objetivo— Obtener la mejor solución del problema de la producción temprana/tardía o como mínimo una similar a esta. Metodología— El método estocástico de aproximaciones externas fue aplicado para obtener solución numérica del problema y los algoritmos fueron programados en MATLAB. Resultados— Algoritmo propuesto se aplica para un caso real de producción en Colombia y brinda la solución óptima de la planeación de producción. Conclusiones— La solución obtenida en este trabajo da el valor de la función objetivo ligeramente mayor en comparación con las soluciones obtenidas en [1] y [3], pero cumple todas las restricciones. |
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Resultados— Algoritmo propuesto se aplica para un caso real de producción en Colombia y brinda la solución óptima de la planeación de producción. Conclusiones— La solución obtenida en este trabajo da el valor de la función objetivo ligeramente mayor en comparación con las soluciones obtenidas en [1] y [3], pero cumple todas las restricciones.Introduction— An Earliness/Tardiness Production Problem is considered, with the objective of delivering products of a company in an optimum time. Based on the problem settled in [1], which was solved with a genetic method, we develop this semi-infinite optimization problem (SIP) with the stochastic outer approximations method created by [2]. Objective— Obtain a better solution of the problem or at least get a similar solution is the goal of this work. Methodology— With regard to the numerical solution a stochastic outer approximation algorithm was used, in addition numerical experiments were performed in MATLAB. Results— By last, the algorithm developed will be applied in a real case of Colombian production Company, to give the optimum setting for production planning. Conclusions— The solution obtained in this work has a bigger function value in contrast with the solutions obtained in [1], [3], but it satisfies all constrains.application/pdftext/htmlapplication/xmlengUniversidad 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/2576semi-infinite optimizationouter approximations methodsjust-in-timestochastic algorithmsearliness/Tardiness productionproducción temprana/tardíaoptimización semi-infinitamétodos de aproximaciones externasjusto-a-tiempoalgoritmos estocásticosProblema de Producción temprana/tardía usando Optimización Semi-infinitaEarliness/Tardiness Production Problem using Semi-Infinite OptimizationArtículo 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 D. Wang & S.C. Fang, “A semi-infinite programming model for earliness/tardiness production planning with a genetic algorithm,” Computers Math Applic, vol. 31, no. 8, pp. 95–106, Apr. 1996. https://doi.org/10.1016/0898-1221(96)00034-XY. Volkov & S.K. Zavriev, “A general stochastic outer approximations method,” SIAM J Control Optim, vol. 35, no. 4, pp. 1387–1421, 1997. https://doi.org/10.1137/ S0363012994263202D. Wang & Y. Li, “A semi-infinite programming model for earliness/tardiness production planning with simulated annealing,” Math Comput. Modelling, vol. 26, no. 7, pp. 35–42, Oct. 1997. https://doi.org/10.1016/S0895-7177(97)00184-2R.Z. Ríos & Y.A. Ríos, Just-in-time systems. NY, USA: Springer, 2012.JMA, Kanban and JUST-IN-TIME in TOYOTA. BR, USA: Routledge, 2017. https://doi.org/10.1201/9780203749722T. Molina Salazar, “Impacto de las Técnicas de Producción y las Prácticas de Calidad en los Beneficios JIT,” Cultura Científica y Tecnológica, vol. 14, no. 63, pp. 88–101, 2017.Available: http://erevistas.uacj.mx/ojs/index.php/culcyt/issue/viewIssue/605/716S.Y. Gao, J. Sun, J. & S. Wu, “A semi-infinite programming approach to two-stage stochastic linear programs with high-order moment constraints,” Optim Lett, vol. 12, no. 6, pp. 1237–1247, Aug. 2018.https://doi.org/10.1007/s11590-016-1095-4G. Blom,.Probability and Statistics Theory and Applications, NY, USA: Springer, 1989.Y. Wardi, “A Stochastic Algorithm for Optimization Problems with Continua of Inequalities,” J Optim Theory Appl, vol. 56, no. 2, pp. 286–311, Feb. 1998. https://doi.org/10.1007/BF00939413140131216https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/download/2576/2972https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/download/2576/3534https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/download/2576/3564Núm. 2 , Año 2020 : (Julio-Diciembre)PublicationOREORE.xmltext/xml2573https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/1e01fde2-93fa-462b-a173-72b9c576a48c/download39c321923a7a2d63047cd02eb92c1b3aMD5111323/12250oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/122502024-09-16 16:35:23.61http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0INGE CUC - 2020metadata.onlyhttps://repositorio.cuc.edu.coRepositorio de la Universidad de la Costa CUCrepdigital@cuc.edu.co |