Un algoritmo genético híbrido y un enfriamiento simulado para solucionar el problema de programación de pedidos Job Shop
La 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,...
- Autores:
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Meisel-Donoso, José David
Prado, L. K. (Liliana Katherine)
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2010
- Institución:
- Universidad EIA .
- Repositorio:
- Repositorio EIA .
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.eia.edu.co:11190/216
- Acceso en línea:
- https://repository.eia.edu.co/handle/11190/216
- Palabra clave:
- REI00122
ORGANIZACIÓN E INDUSTRIA
ORGANIZATION AND INDUSTRY
PRODUCCIÓN INDUSTRIAL
INDUSTRIAL PRODUCTION
PLANIFICACIÓN DE LA PRODUCCIÓN
PRODUCTION PLANNING
JOB SHOP
ALGORITMO GENÉTICO
ENFRIAMIENTO SIMULADO
ADMINISTRACIÓN
GENETIC ALGORITHM
SIMULATED ANNEALING
OPERATIONS MANAGEMENT
COMBINATORIAL OPTIMIZATION
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- openAccess
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- Derechos Reservados - Universidad EIA, 2020
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Um algoritmo genético híbrido e um esfriamento simulado para solucionar o problema de programação de pedidos Job Shop A hybrid genetic algorithm and a simulated annealing for solving the Job Shop scheduling problem |
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Un algoritmo genético híbrido y un enfriamiento simulado para solucionar el problema de programación de pedidos Job Shop REI00122 ORGANIZACIÓN E INDUSTRIA ORGANIZATION AND INDUSTRY PRODUCCIÓN INDUSTRIAL INDUSTRIAL PRODUCTION PLANIFICACIÓN DE LA PRODUCCIÓN PRODUCTION PLANNING JOB SHOP ALGORITMO GENÉTICO ENFRIAMIENTO SIMULADO ADMINISTRACIÓN GENETIC ALGORITHM SIMULATED ANNEALING OPERATIONS MANAGEMENT COMBINATORIAL OPTIMIZATION |
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La 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 complejos |
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ISSN 17941237 Meisel, 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/11190/216 |
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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/pdfspaRevista EIAAiex, 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.Azizi, Nader and Zolfaghari, Saeed (2004). “Adaptive temperature control for simulated annealing: a comparative study”. Computers & Operations Research, vol. 31, pp. 2439-2451.Bierwirth, C.; Mattfeld D. and Kopfer H. (1996). “Proceedings of parallel problem solving from Nature IV”. Springer, pp. 310-318.Binato, 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.Della 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.Derechos Reservados - Universidad EIA, 2020https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/El 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.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercialhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2REI00122ORGANIZACIÓN E INDUSTRIAORGANIZATION AND INDUSTRYPRODUCCIÓN INDUSTRIALINDUSTRIAL PRODUCTIONPLANIFICACIÓN DE LA PRODUCCIÓNPRODUCTION PLANNINGJOB SHOPALGORITMO GENÉTICOENFRIAMIENTO SIMULADOADMINISTRACIÓNGENETIC ALGORITHMSIMULATED ANNEALINGOPERATIONS MANAGEMENTCOMBINATORIAL OPTIMIZATIONUn algoritmo genético híbrido y un enfriamiento simulado para solucionar el problema de programación de pedidos Job ShopUm algoritmo genético híbrido e um esfriamento simulado para solucionar o problema de programação de pedidos Job ShopA hybrid genetic algorithm and a simulated annealing for solving the Job Shop scheduling problemArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttps://purl.org/redcol/resource_type/ARThttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Fondo Editorial EIAPublicationTHUMBNAILREI00122.pdf.jpgREI00122.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg12226https://repository.eia.edu.co/bitstreams/285c4e23-f16f-426e-b10a-3361becd8f76/download489911257442fdaec564e37309a4b3daMD57ORIGINALREI00122.pdfREI00122.pdfapplication/pdf1047519https://repository.eia.edu.co/bitstreams/1b04d0c5-d8c2-4b3c-838d-d1aa3523a249/downloade398f72b52bb3e44c94c3eb468e2d948MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81494https://repository.eia.edu.co/bitstreams/ec531bb9-7996-4450-ac80-218d19e94a02/download66874b0b9366b748c60895d2fb6339f8MD52CC-LICENSElicense_urllicense_urltext/plain; charset=utf-849https://repository.eia.edu.co/bitstreams/4ed36494-8379-40aa-a9d0-7b3ca55cab0c/download4afdbb8c545fd630ea7db775da747b2fMD53license_textlicense_texttext/html; charset=utf-820149https://repository.eia.edu.co/bitstreams/92596cb5-e4b5-4e83-8c3f-4006027a87ac/download35f5a4dbb73331730901b4be803cf6b5MD54license_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-823253https://repository.eia.edu.co/bitstreams/a263d22e-e5cc-49ed-acf7-6054a1fe0981/downloadcd76e7886171c964e259dcf5e912e299MD55TEXTREI00122.pdf.txtREI00122.pdf.txtExtracted texttext/plain44346https://repository.eia.edu.co/bitstreams/d1e525bc-6671-4c50-8233-3a2396014626/download75fc223f9bf81f3c2145f2cf9d6a2df6MD5611190/216oai:repository.eia.edu.co:11190/2162023-07-25 17:06:39.892https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/Derechos Reservados - Universidad EIA, 2020open.accesshttps://repository.eia.edu.coRepositorio Institucional Universidad EIAbdigital@metabiblioteca.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 |