Modelizado para el job shop scheduling problem con tiempo de procesamiento estocástico reduciendo el makespan empleando un algoritmo metaheurístico
La tesis aborda el problema de programación de tareas en el taller de producción (Job Shop Scheduling Problem), considerando el tiempo de procesamiento como una variable que sigue una distribución de probabilidad acercándose a un entorno productivo, lo anterior conlleva a catalogarlo como Stochastic...
- Autores:
-
Moreno Moreno, Carlos Arturo
Orjuela Valero, Edgar Hernán
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Distrital Francisco José de Caldas
- Repositorio:
- RIUD: repositorio U. Distrital
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.udistrital.edu.co:11349/40155
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11349/40155
- Palabra clave:
- Modelizado
Algoritmo
Recocido simulado
Metaheurístico
Makespan
Problema de programación del taller de trabajo
Ingeniería de Producción -- Tesis y disertaciones académicas
Problema de programación de tareas en taller
Tiempo de procesamiento estocástico
Recocido simulado
Optimización del makespan
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- License
- Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
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Modeling the job shop scheduling problem with stochastic processing time by reducing the makespan using a metaheuristic algorithm |
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La tesis aborda el problema de programación de tareas en el taller de producción (Job Shop Scheduling Problem), considerando el tiempo de procesamiento como una variable que sigue una distribución de probabilidad acercándose a un entorno productivo, lo anterior conlleva a catalogarlo como Stochastic Job Shop Scheduling Problem en donde se establece como función objetivo la minimización del tiempo en el cual terminan todos los trabajos (makespan). El SJSSP se trata como un problema de optimización combinatoria de tipo NP-Hard debido a su complejidad, por ende, se utiliza como método de solución el recocido simulado (Simulated annealing) que emula el tratamiento térmico del acero donde la temperatura de determinado estado condiciona la toma de decisiones, todo ello a fin de escapar de óptimos locales. El algoritmo inicia la búsqueda de soluciones factibles almacenándolas y seleccionando (al finalizar la ejecución) el mejor schedule encontrado, es decir, con el menor makespan. En el transcurso del documento se muestra el proceso desde el tratamiento del tiempo de procesamiento, desarrollo del algoritmo, calibración, generación y representación de schedules, análisis de resultados obtenidos, conclusiones y trabajos futuros. Finalmente, el algoritmo planteado ha mostrado un buen desempeño del makespan al comparase con instancias reconocidas del Job Shop Scheduling Problem abordadas por diversos autores. |
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El SJSSP se trata como un problema de optimización combinatoria de tipo NP-Hard debido a su complejidad, por ende, se utiliza como método de solución el recocido simulado (Simulated annealing) que emula el tratamiento térmico del acero donde la temperatura de determinado estado condiciona la toma de decisiones, todo ello a fin de escapar de óptimos locales. El algoritmo inicia la búsqueda de soluciones factibles almacenándolas y seleccionando (al finalizar la ejecución) el mejor schedule encontrado, es decir, con el menor makespan. En el transcurso del documento se muestra el proceso desde el tratamiento del tiempo de procesamiento, desarrollo del algoritmo, calibración, generación y representación de schedules, análisis de resultados obtenidos, conclusiones y trabajos futuros. Finalmente, el algoritmo planteado ha mostrado un buen desempeño del makespan al comparase con instancias reconocidas del Job Shop Scheduling Problem abordadas por diversos autores.The thesis addresses the Job Shop Scheduling Problem (JSSP), considering the processing time as a variable that follows a probability distribution approaching a productive environment, which leads to catalog it as a Stochastic Job Shop Scheduling Problem where the objective function is set as the minimization of the time in which all jobs are finished (makespan). The SJSSP is treated as a combinatorial optimization problem of NP-Hard type due to its complexity, therefore, simulated annealing is used as a solution method that emulates the heat treatment of steel where the temperature of a certain state conditions the decision making, all this to escape from local optima. The algorithm starts the search for feasible solutions by storing them and selecting (at the end of the execution) the best schedule found, i.e. with the lowest makespan. During the paper the process is shown from the treatment of the processing time, algorithm development, calibration, generation and representation of schedules, analysis of obtained results, conclusions and future work. Finally, the proposed algorithm has shown a good makespan performance when compared with recognized instances of the Job Shop Scheduling Problem addressed by several authors.pdfspaAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2ModelizadoAlgoritmoRecocido simuladoMetaheurísticoMakespanProblema de programación del taller de trabajoIngeniería de Producción -- Tesis y disertaciones académicasProblema de programación de tareas en tallerTiempo de procesamiento estocásticoRecocido simuladoOptimización del makespanModelingJob Shop Scheduling ProblemAlgorithmMetaheuristicMakespanMimulated annealingSimulated annealingModelizado para el job shop scheduling problem con tiempo de procesamiento estocástico reduciendo el makespan empleando un algoritmo metaheurísticoModeling the job shop scheduling problem with stochastic processing time by reducing the makespan using a metaheuristic algorithmbachelorThesisMonografíainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fORIGINALMorenoMorenoCarlosArturo2022.pdfMorenoMorenoCarlosArturo2022.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf2349883https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/f9d22ad2-7e21-4ee3-843c-a644124c028b/download251f0c1f5166270f8776e787b278e170MD51MorenoMorenoCarlosArturo2022Anexos.pdfMorenoMorenoCarlosArturo2022Anexos.pdfAnexosapplication/pdf9906807https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/3b12cb23-6673-491f-b084-d828d0c84656/download5d08c90f95b167f8c80e6f2822535560MD52Licencia de uso y publicación.pdfLicencia de uso y publicación.pdfLicencia de uso y publicaciónapplication/pdf231816https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/af028d0c-7890-4fbb-bbe5-8005661ab6d9/downloaddd63dedf7dae0d907f5c496c2e1f220fMD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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