Solución al problema Flow Shop con Eficiencia Energética mediante un Algoritmo Genético

Dado el impacto ambiental que generan las actividades manufactureras se han visto en la necesidad de adoptar medidas para el ahorro de la energía. Desde el área de la programación de operaciones se pretende estudiar el problema Flow Shop considerando el consumo de energía de las máquinas. Dado que e...

Full description

Autores:
Sanabria Palencia, Wendy
Torres Cárdenas, Fabián Alexander
Díaz Bohórquez, Carlos Eduardo
Tipo de recurso:
http://purl.org/coar/resource_type/c_f744
Fecha de publicación:
2019
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/22338
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/22338
Palabra clave:
Optimization
Genetic algorithm
Flow Shop
Makespan
Responsible consumption
Engineering
Sciences
Energy efficiency
Investigation
Sustainability
Ingeniería
Ciencias
Eficiencia energética
Investigación
Sostenibilidad
Optimización
Algoritmo genético
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Consumos responsables
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description Dado el impacto ambiental que generan las actividades manufactureras se han visto en la necesidad de adoptar medidas para el ahorro de la energía. Desde el área de la programación de operaciones se pretende estudiar el problema Flow Shop considerando el consumo de energía de las máquinas. Dado que este problema es de tipo Np-Hard, se propone un Algoritmo Genético para resolver el problema y sirva de soporte para la toma de decisiones en los entornos de producción actuales.
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Desde el área de la programación de operaciones se pretende estudiar el problema Flow Shop considerando el consumo de energía de las máquinas. Dado que este problema es de tipo Np-Hard, se propone un Algoritmo Genético para resolver el problema y sirva de soporte para la toma de decisiones en los entornos de producción actuales.Universidad Industrial de SantanderGiven the environmental impact generated by manufacturing activities, they have seen the need to adopt measures to save energy. From the area of Operations Scheduling it is intended to study the Flow Shop problem considering the energy consumption of the machines. Since this problem is of the Np-Hard type, a Genetic Algorithm is proposed to solve the problem and serve as support for decision making in current production environments.Modalidad Presencialapplication/pdfspaGeneración Creativa : Encuentro de Semilleros de Investigación UNABhttp://hdl.handle.net/20.500.12749/14243[1] Departamento Nacional de Planeación, “Energy Demand Situation in Colombia.” p. 136, 2017.2] K. Fang, N. Uhan, F. Zhao, and J. W. Sutherland, “A new approach to scheduling in manufacturing for power consumption and carbon footprint reduction,” J. Manuf. Syst., vol. 30, no. 4, pp. 234–240, 2011.[3] M. L. Pinedo, Scheduling :Theory, Algorithms, and Systems, Fith. Springer, 2016.[4] F. S. Hillier and G. J. Lieberman, Introducción a la Investigación de Operaciones, Novena Edi. México, 2010.[5] J. Y. Moon and J. Park, “Smart production scheduling with time-dependent and machine-dependent electricity cost by considering distributed energy resources and energy storage,” Int. J. Prod. Res., vol. 52, no. 13, pp. 3922–3939, 2014.[6] A. Sharma, F. Zhao, and J. W. Sutherland, “Econological scheduling of a manufacturing enterprise operating under a time-of-use electricity tariff,” J. Clean. Prod., vol. 108, pp. 256–270, 2015.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_abf2Sanabria, W., Torres, F. A. & Díaz, C. E. (2019). Solución al problema Flow Shop con Eficiencia Energética mediante un Algoritmo Genético. Recuperado de: http://hdl.handle.net/20.500.12749/22338Solución al problema Flow Shop con Eficiencia Energética mediante un Algoritmo GenéticoSolution to the Flow Shop problem with energy efficiency through a genetic algorithmConferenceinfo: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 SIUNABOptimizationGenetic algorithmFlow ShopMakespanResponsible consumptionEngineeringSciencesEnergy efficiencyInvestigationSustainabilityIngenieríaCienciasEficiencia energéticaInvestigaciónSostenibilidadOptimizaciónAlgoritmo genéticoFlow ShopMakespanConsumos responsablesORIGINAL2019_Articulo_Sanabria_Palencia_Wendy.pdf2019_Articulo_Sanabria_Palencia_Wendy.pdfArtículoapplication/pdf276476https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/22338/1/2019_Articulo_Sanabria_Palencia_Wendy.pdf6fde934e9153c640400ec18b85151e35MD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8829https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/22338/2/license.txt3755c0cfdb77e29f2b9125d7a45dd316MD52open accessTHUMBNAIL2019_Articulo_Sanabria_Palencia_Wendy.pdf.jpg2019_Articulo_Sanabria_Palencia_Wendy.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg10002https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/22338/3/2019_Articulo_Sanabria_Palencia_Wendy.pdf.jpg577367b2338d5fda1743328d0a06b6e0MD53open access20.500.12749/22338oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/223382023-10-18 22:00:24.93open accessRepositorio Institucional | Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABrepositorio@unab.edu.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