Modelo de Rescheduling predictivo-reactivo en ambientes Job shop sujetos a condiciones estocásticas y dinámicas para la minimización de múltiples objetivos

El problema de scheduling en el sistema productivo job shop ha sido ampliamente estudiado desde la perspectiva estática y determinística, en este proyecto se pretende estudiar la complejidad e incertidumbre inminente de entornos productivos de la vida real desde un enfoque dinámico y estocástico, a partir de un modelo de rescheduling en respuesta a interrupciones sobre el sistema productivo relacionadas con el arribo de nuevos trabajos, cancelación de órdenes de trabajo, falta de material y/o personal, fallas en las máquinas, cambios en prioridades y tiempos de procesamiento de carácter estocástico, entre otros. Se plantea una estrategia de rescheduling predictiva-reactiva y una política de rescheduling híbrida. Se hace uso de un algoritmo genético con el objetivo de minimizar múltiples objetivos.

• Fecha de publicación: 2021
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/29676
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/29676
• Palabra clave: Rescheduling; Makespan; Job Shop; Scheduling Dinámico; Scheduling Estocástico; Algoritmo Genético; Retraso Promedio; Algoritmos genéticos; Optimización combinatoria; Problema de Job Shop; Rescheduling; Makespan; Job Shop; Dynamic Scheduling; Stochastic Scheduling; Genetic Algorithm; Mean Lateness
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