Análisis del desempeño de dos metodologías meta heurísticas en el problema de formación de celdas de manufactura

En este trabajo de investigación se presenta el análisis de la metodología meta-heurística Particle Swarm Optimizatino (PSO) y su adaptación al problema de formación de celdas de manufactura, bajo un esquema de agrupamiento simultáneo de productos y máquinas. Para ello se llevó a cabo una amplia rev...

Full description

Autores:
Rodríguez León, Cindy Johanna
Tipo de recurso:
http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
Fecha de publicación:
2011
Institución:
Universidad Industrial de Santander
Repositorio:
Repositorio UIS
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/25279
Acceso en línea:
https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/25279
https://noesis.uis.edu.co
Palabra clave:
Celdas de fabricación
Tecnología de grupos
Manufactura celular
Metodologías meta-heurísticas
Algoritmo PSO
algoritmos genéticos
transferencias intercelulares.
Manufacturing cells
Group technology
Cellular manufacturing
Meta-heuristic methodologies
PSO algorithm
genetic algorithms
intercellular transfers.
Rights
License
Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
id UISANTADR2_fa6e7ebbe9c7b90a2128e3ab86c9b8fb
oai_identifier_str oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/25279
network_acronym_str UISANTADR2
network_name_str Repositorio UIS
repository_id_str
dc.title.none.fl_str_mv Análisis del desempeño de dos metodologías meta heurísticas en el problema de formación de celdas de manufactura
dc.title.english.none.fl_str_mv Performance analysis of two meta-heuristic methodologies in manufacturing cell formation design
title Análisis del desempeño de dos metodologías meta heurísticas en el problema de formación de celdas de manufactura
spellingShingle Análisis del desempeño de dos metodologías meta heurísticas en el problema de formación de celdas de manufactura
Celdas de fabricación
Tecnología de grupos
Manufactura celular
Metodologías meta-heurísticas
Algoritmo PSO
algoritmos genéticos
transferencias intercelulares.
Manufacturing cells
Group technology
Cellular manufacturing
Meta-heuristic methodologies
PSO algorithm
genetic algorithms
intercellular transfers.
title_short Análisis del desempeño de dos metodologías meta heurísticas en el problema de formación de celdas de manufactura
title_full Análisis del desempeño de dos metodologías meta heurísticas en el problema de formación de celdas de manufactura
title_fullStr Análisis del desempeño de dos metodologías meta heurísticas en el problema de formación de celdas de manufactura
title_full_unstemmed Análisis del desempeño de dos metodologías meta heurísticas en el problema de formación de celdas de manufactura
title_sort Análisis del desempeño de dos metodologías meta heurísticas en el problema de formación de celdas de manufactura
dc.creator.fl_str_mv Rodríguez León, Cindy Johanna
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv Quiroga Méndez, Jabid Eduardo
dc.contributor.author.none.fl_str_mv Rodríguez León, Cindy Johanna
dc.subject.none.fl_str_mv Celdas de fabricación
Tecnología de grupos
Manufactura celular
Metodologías meta-heurísticas
Algoritmo PSO
algoritmos genéticos
transferencias intercelulares.
topic Celdas de fabricación
Tecnología de grupos
Manufactura celular
Metodologías meta-heurísticas
Algoritmo PSO
algoritmos genéticos
transferencias intercelulares.
Manufacturing cells
Group technology
Cellular manufacturing
Meta-heuristic methodologies
PSO algorithm
genetic algorithms
intercellular transfers.
dc.subject.keyword.none.fl_str_mv Manufacturing cells
Group technology
Cellular manufacturing
Meta-heuristic methodologies
PSO algorithm
genetic algorithms
intercellular transfers.
description En este trabajo de investigación se presenta el análisis de la metodología meta-heurística Particle Swarm Optimizatino (PSO) y su adaptación al problema de formación de celdas de manufactura, bajo un esquema de agrupamiento simultáneo de productos y máquinas. Para ello se llevó a cabo una amplia revisión bibliográfica acerca del problema de optimización a desarrollar y se construyó el estado del arte correspondiente. Esta revisión bibliográfica sirvió como base para la formulación matemática del problema de formación de celdas de manufactura en el lenguaje propio del algoritmo implementado. En este punto fue necesario realizar un ajuste de parámetros a través de un diseño de experimentos completamente al azar en dos etapas: en la primera etapa se ajustaron cuatro de los parámetros del algoritmo, los más relevantes según la revisión bibliográfica realizada y el criterio del autor con base en el problema de optimización estudiado. En la segunda etapa se tuvieron en cuenta únicamente los parámetros que efectivamente resultaron más influyentes en el desempeño del algoritmo, para lo cual fue necesario incluir un quinto factor en el ajuste de parámetros. Posteriormente se actualizó y se le hicieron los ajustes necesarios a un algoritmo genético previamente desarrollado. Los dos algoritmos fueron implementados en seis problemas de aplicación diferentes, en el lenguaje de programación Matlab, y las respuestas obtenidas fueron comparadas en términos del costo de la mejor solución encontrada y del tiempo de ejecución consumido para llegar a dicha solución.
publishDate 2011
dc.date.available.none.fl_str_mv 2011
2024-03-03T18:39:20Z
dc.date.created.none.fl_str_mv 2011
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2011
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2024-03-03T18:39:20Z
dc.type.local.none.fl_str_mv Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dc.type.hasversion.none.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coar.none.fl_str_mv http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
format http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/25279
dc.identifier.instname.none.fl_str_mv Universidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponame.none.fl_str_mv Universidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourl.none.fl_str_mv https://noesis.uis.edu.co
url https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/25279
https://noesis.uis.edu.co
identifier_str_mv Universidad Industrial de Santander
dc.language.iso.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.license.none.fl_str_mv Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.uri.none.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.rights.creativecommons.none.fl_str_mv Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
rights_invalid_str_mv Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.format.mimetype.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad Industrial de Santander
dc.publisher.faculty.none.fl_str_mv Facultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.program.none.fl_str_mv Ingeniería Industrial
dc.publisher.school.none.fl_str_mv Escuela de Estudios Industriales y Empresariales
publisher.none.fl_str_mv Universidad Industrial de Santander
institution Universidad Industrial de Santander
bitstream.url.fl_str_mv https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/5130540c-9c33-407f-abbb-e7f5aaf84d35/download
https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/19166258-cedd-47f6-b944-7d85ce464dae/download
https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/8a572538-32b2-40d1-8352-7e31c3cf7e8e/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 18ff214775dd4343483270d4a0aed882
c8603588dd32e272620681f69ec0e5bf
973a5806610b6a43f38cbf82fe39a55f
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv DSpace at UIS
repository.mail.fl_str_mv noesis@uis.edu.co
_version_ 1808402365769842688
spelling Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Quiroga Méndez, Jabid EduardoRodríguez León, Cindy Johanna2024-03-03T18:39:20Z20112024-03-03T18:39:20Z20112011https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/25279Universidad Industrial de SantanderUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coEn este trabajo de investigación se presenta el análisis de la metodología meta-heurística Particle Swarm Optimizatino (PSO) y su adaptación al problema de formación de celdas de manufactura, bajo un esquema de agrupamiento simultáneo de productos y máquinas. Para ello se llevó a cabo una amplia revisión bibliográfica acerca del problema de optimización a desarrollar y se construyó el estado del arte correspondiente. Esta revisión bibliográfica sirvió como base para la formulación matemática del problema de formación de celdas de manufactura en el lenguaje propio del algoritmo implementado. En este punto fue necesario realizar un ajuste de parámetros a través de un diseño de experimentos completamente al azar en dos etapas: en la primera etapa se ajustaron cuatro de los parámetros del algoritmo, los más relevantes según la revisión bibliográfica realizada y el criterio del autor con base en el problema de optimización estudiado. En la segunda etapa se tuvieron en cuenta únicamente los parámetros que efectivamente resultaron más influyentes en el desempeño del algoritmo, para lo cual fue necesario incluir un quinto factor en el ajuste de parámetros. Posteriormente se actualizó y se le hicieron los ajustes necesarios a un algoritmo genético previamente desarrollado. Los dos algoritmos fueron implementados en seis problemas de aplicación diferentes, en el lenguaje de programación Matlab, y las respuestas obtenidas fueron comparadas en términos del costo de la mejor solución encontrada y del tiempo de ejecución consumido para llegar a dicha solución.PregradoIngeniero IndustrialThis research dissertation shows the Particle Swarm Optimization (PSO) meta-heuristic analysis and its adaptation to the cell formation problem under a simultaneous clustering of parts and machines approach. In order to carry out the dissertation it was conducted an extensive literature review on the optimization problem to be developed which served to construct the corresponding sate of the art. This literature review served as the basis for the mathematical formulation of the manufacturing cell formation problem in the proper language of the used algorithm. At this point it was necessary to make an adjustment of parameters through a completely randomized experiment design in two stages: optimization problem under study. In the second stage it was taken into account only the parameters that were actually more influential in the performance of the algorithm, for which it was necessary to include a fifth factor in the adjustment of parameters. Subsequently, updated and made him the necessary adjustments to a previously genetic algorithm developed. Both algorithms, PSO and genetic algorithm, were implemented in six different application problems, in the Matlab programming language, and the results obtained were compared in terms of cost of the best solution found and run time consumed to reach that solution.application/pdfspaUniversidad Industrial de SantanderFacultad de Ingenierías FisicomecánicasIngeniería IndustrialEscuela de Estudios Industriales y EmpresarialesCeldas de fabricaciónTecnología de gruposManufactura celularMetodologías meta-heurísticasAlgoritmo PSOalgoritmos genéticostransferencias intercelulares.Manufacturing cellsGroup technologyCellular manufacturingMeta-heuristic methodologiesPSO algorithmgenetic algorithmsintercellular transfers.Análisis del desempeño de dos metodologías meta heurísticas en el problema de formación de celdas de manufacturaPerformance analysis of two meta-heuristic methodologies in manufacturing cell formation designTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceORIGINALCarta de autorización.pdfapplication/pdf119280https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/5130540c-9c33-407f-abbb-e7f5aaf84d35/download18ff214775dd4343483270d4a0aed882MD51Documento.pdfapplication/pdf3799395https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/19166258-cedd-47f6-b944-7d85ce464dae/downloadc8603588dd32e272620681f69ec0e5bfMD52Nota de proyecto.pdfapplication/pdf496574https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/8a572538-32b2-40d1-8352-7e31c3cf7e8e/download973a5806610b6a43f38cbf82fe39a55fMD5320.500.14071/25279oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/252792024-03-03 13:39:20.882http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/open.accesshttps://noesis.uis.edu.coDSpace at UISnoesis@uis.edu.co

Publicaciones similares