Un algoritmo genético para el problema de formación de celdas de manufactura considerando el movimiento de trabajadores (PFCMT)

En este trabajo se propone un algoritmo genético para la solución al problema de formación de celdas de manufactura considerando el movimiento de trabajadores con recursos limitados expuesto por Wang et al. [1] . Para dicho problema se pretende la calibración del algoritmo genético (GA) a partir de...

Full description

Autores:
Mogollón Carreño, Dilan Jhoanny
Páez Becerra, Sebastián Elías
Tipo de recurso:
http://purl.org/coar/resource_type/c_f744
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/20906
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/20906
Palabra clave:
Manufacture
Modeling
Simulation
Mechatronic design
Investigation
Makespan
Optimization
Operations
Automation
Control
Manufacturing cells
Genetic algorithm
Manufactura
Modelamiento
Simulación
Diseño mecatrónico
Investigación
Makespan
Optimización
Operaciones
Automatización
Control
Celdas de manufactura
Algoritmo genético
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description En este trabajo se propone un algoritmo genético para la solución al problema de formación de celdas de manufactura considerando el movimiento de trabajadores con recursos limitados expuesto por Wang et al. [1] . Para dicho problema se pretende la calibración del algoritmo genético (GA) a partir de parámetros como la cantidad de cruces y la probabilidad de mutación, dejando como valor fijo la cantidad de individuos presente para la generación de la población inicial. Los resultados obtenidos son sometidos a un diseño de experimento factorial tipo 2k que pretende dan a conocer bajo qué niveles de cada factor resulta más apropiada la implementación del algoritmo genético. El análisis estadístico muestra que el GA presenta un mejor desempeño en instancias bajas, definiendo así los parámetros para cada factor en un total de 50 cruces y 10% en la probabilidad de mutación y son bajo estos parámetros que se realizan dos pruebas con un mayor número de variables.
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[2] J. C. Salinas Hilburg , M. Zapater, J. M. Moya y J. L. Ayala, «Energy-aware task scheduling in data centers using an application signature,» Science Direct, Noviembre 2021.
[3] A. Barrientos y E. Gambao, Sistemas de producción automatizados, Madrid, España: Dextra, 2014.
[4] P. Singamsetty y J. K. Thenepalle, «An efficient genetic algorithm for solving open multiple travelling salesman problem with load,» Decision Science Letters, 2021.
[5] A. Duarte, J. J. Pantrigo y M. Gallego, Metaheurísticas, Madrid, 2007, pp. 101- 103.
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Los resultados obtenidos son sometidos a un diseño de experimento factorial tipo 2k que pretende dan a conocer bajo qué niveles de cada factor resulta más apropiada la implementación del algoritmo genético. El análisis estadístico muestra que el GA presenta un mejor desempeño en instancias bajas, definiendo así los parámetros para cada factor en un total de 50 cruces y 10% en la probabilidad de mutación y son bajo estos parámetros que se realizan dos pruebas con un mayor número de variables.Universidad Industrial de Santander UISIn this work, a genetic algorithm is proposed for the solution to the manufacturing cell formation problem considering the movement of workers with limited resources exposed by Wang et al. [1]. For this problem, the calibration of the genetic algorithm (GA) is intended based on parameters such as the number of crossings and the probability of mutation, leaving as a fixed value the number of individuals present for the generation of the initial population. The results obtained are subjected to a 2k type factorial experiment design that aims to reveal at what levels of each factor the implementation of the genetic algorithm is most appropriate. The statistical analysis shows that GA presents a better performance in low instances, thus defining the parameters for each factor in a total of 50 crosses and 10% in the probability of mutation and it is under these parameters that two tests are carried out with a number of variables. considerably high, this being the starting point for presenting conclusions.Modalidad Presencialapplication/pdfspaGeneración Creativa : Encuentro de Semilleros de Investigación UNABhttp://hdl.handle.net/20.500.12749/20625[1] J. W. C. L. y . K. L. , «A hybrid simulated annealing for scheduling in dual-resource cellular manufacturing system considering worker movement,» Automatika, 2019.[2] J. C. Salinas Hilburg , M. Zapater, J. M. Moya y J. L. Ayala, «Energy-aware task scheduling in data centers using an application signature,» Science Direct, Noviembre 2021.[3] A. Barrientos y E. Gambao, Sistemas de producción automatizados, Madrid, España: Dextra, 2014.[4] P. Singamsetty y J. K. Thenepalle, «An efficient genetic algorithm for solving open multiple travelling salesman problem with load,» Decision Science Letters, 2021.[5] A. Duarte, J. J. Pantrigo y M. Gallego, Metaheurísticas, Madrid, 2007, pp. 101- 103.http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Mogollón, D. J. & Páez, S. E. (2022). Un algoritmo genético para el problema de formación de celdas de manufactura considerando el movimiento de trabajadores (PFCMT). Recuperado de: http://hdl.handle.net/20.500.12749/20906Un algoritmo genético para el problema de formación de celdas de manufactura considerando el movimiento de trabajadores (PFCMT)Un algoritmo genético para el problema de formación de celdas de manufactura considerando el movimiento de trabajadores (PFCMT)Conferenceinfo:eu-repo/semantics/conferenceProceedingsMemoria de eventoshttp://purl.org/coar/resource_type/c_f744info:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/redcol/resource_type/EC_ACUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaSistema de Investigación SIUNABManufactureModelingSimulationMechatronic designInvestigationMakespanOptimizationOperationsAutomationControlManufacturing cellsGenetic algorithmManufacturaModelamientoSimulaciónDiseño mecatrónicoInvestigaciónMakespanOptimizaciónOperacionesAutomatizaciónControlCeldas de manufacturaAlgoritmo genéticoORIGINAL2021_Articulo_Paez_Becerra_Sebastian_Elias.pdf2021_Articulo_Paez_Becerra_Sebastian_Elias.pdfArtículoapplication/pdf503142https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/20906/1/2021_Articulo_Paez_Becerra_Sebastian_Elias.pdfe60c1cafec0fb4e753d7f69a2db142d4MD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8829https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/20906/2/license.txt3755c0cfdb77e29f2b9125d7a45dd316MD52open accessTHUMBNAIL2021_Articulo_Paez_Becerra_Sebastian_Elias.pdf.jpg2021_Articulo_Paez_Becerra_Sebastian_Elias.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg11966https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/20906/3/2021_Articulo_Paez_Becerra_Sebastian_Elias.pdf.jpg58653adc828367cdc3a7f4e3ae583891MD53open access20.500.12749/20906oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/209062023-08-31 16:32:38.523open accessRepositorio Institucional | Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABrepositorio@unab.edu.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