Implementación de un algoritmo híbrido entre genético y VND para dar solución al problema de Flowshop Distribuido y Permutado con etapa de ensamble considerando tiempos de alistamiento dependientes de la secuencia y fábricas heterogéneas

En esta investigación se presenta un algoritmo hibrido entre genético y VND (HGA-VND) para dar solución al problema de Flowshop Distribuido y Permutado con etapa de ensamble, considerando tiempos de alistamiento dependientes de la secuencia y fábricas heterogéneas; teniendo como función objetivo la...

Full description

Autores:
Dagovett Cala, Silvia Juliana
Garavito Hernández, Edwin Alberto
Prada Avellaneda, Susana
Escobar Rodríguez, Laura Yeraldín
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:20.500.12749/22294
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/22294
Palabra clave:
Engineering
Flow shop
Distributed
Permuted
Investigation
Makespan
Assembly
Heterogeneous factories
Genetic algorithm
VND
Ingenierías
Flowshop
Distribuido
Permutado
Investigación
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Ensamble
Fábricas heterogéneas
Algoritmo genético
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License
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description En esta investigación se presenta un algoritmo hibrido entre genético y VND (HGA-VND) para dar solución al problema de Flowshop Distribuido y Permutado con etapa de ensamble, considerando tiempos de alistamiento dependientes de la secuencia y fábricas heterogéneas; teniendo como función objetivo la minimización del makespan o tiempo total completamiento. Para la codificación del algoritmo se utiliza el software MATLAB R2018b. Por otra parte, para la calibración de la metaheurística se realiza un diseño de experimentos 34 , esto con el objetivo de seleccionar los mejores niveles de los factores: población inicial, probabilidad de cruce, probabilidad de mutación y número de iteraciones. Este diseño se analiza con ayuda del software MINITAB19. La comparación de resultados se realiza con la solución de 35 instancias, las cuales son contrastadas con la mejor solución existente en la literatura, a través del indicador RPD. Como resultados se encuentra que la metaheurística presenta un mejor desempeño para la solución de instancias pequeñas y medianas que los existentes en la literatura.
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[2] Hatami, S., Ruiz, R., & Romano, C. A. (2015). The Distributed Assemble Parallel Machine SchedulingProblem with eligibility constraints. International Journal of Production Management and Enginerring.
[3] Benbouzid-Si Tayeb, F., Bessedik, M., Benbouzid, M., Cheurfi, H., & Blizak, A. (2017). Research on Permutation Flow-shop Scheduling Problem based on Improved Genetic Immune Algorithm with vaccinated offspring. Procedia Computer Science, 112, 427–436. https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.08.055
[4] Peng, K., Wen, L., Li, R., Gao, L., & Li, X. (2018). An Effective Hybrid Algorithm for Permutation Flowshop Scheduling Problem with Setup Time. Procedia CIRP, 72, 1288–1292. https://doi.org/10.1016/j.procir.2018.03.258
[5] Basir, S. A., Mazdeh, M. M., & Namakshenas, M. (2018). Bi-level genetic algorithms for a two-stage assembly flow-shop scheduling problem with batch delivery system. Computers and Industrial Engineering, 126(July), 217–231. https://doi.org/10.1016/j.cie.2018.09.035
[6] Rifai, A. P., Nguyen, H. T., & Dawal, S. Z. M. (2016). Multi-objective adaptive large neighborhood search for distributed reentrant permutation flowshop scheduling. Applied Soft Computing Journal, 40, 42–57. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2015.11.034
[7] Deng, J., Wang, L., Wang, S. Y., & Zheng, X. L. (2016). A competitive memetic algorithm for the distributed twostage assembly flow-shop scheduling problem. International Journal of Production Research, 54(12), 3561–3577. https://doi.org/10.1080/00207543.2015.1084063
[8] Mansouri, S. A., Aktas, E., & Besikci, U. (2016). Green scheduling of a two-machine flowshop: Trade-off between makespan and energy consumption. European Journal of Operational Research, 248(3), 772–788. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2015.08.064
[9] Ruiz, R. (2003). Metaheuristicas para la programación flexible de la producción.
[10] Correa González, M. E., Ortíz Delgado, D. F., & Garavito Hernández, E. A. (2017). Solución del Problema de Flowshop Distribuido y Permutado con Etapa de Ensamble considerando tiempos de alistamiento dependientes de la secuencia (DAPFSP-SDST) y fábricas heterogéneas a través de un algoritmo basado en VND.
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Para la codificación del algoritmo se utiliza el software MATLAB R2018b. Por otra parte, para la calibración de la metaheurística se realiza un diseño de experimentos 34 , esto con el objetivo de seleccionar los mejores niveles de los factores: población inicial, probabilidad de cruce, probabilidad de mutación y número de iteraciones. Este diseño se analiza con ayuda del software MINITAB19. La comparación de resultados se realiza con la solución de 35 instancias, las cuales son contrastadas con la mejor solución existente en la literatura, a través del indicador RPD. Como resultados se encuentra que la metaheurística presenta un mejor desempeño para la solución de instancias pequeñas y medianas que los existentes en la literatura.Universidad Industrial de SantanderIn this work, we presents a a hybrid genetic algorithm and vnd algorithm (HGA-VND) to solve the problem of Distributed and Permuted Flowshop with assembly stage, sequence-dependent setup time and heterogeneous factories; having as objective function the minimization ofthe makespan or total job completion The MATLAB R2018b software is used for coding the algorithm. On the other hand, for the metaheuristic calibration is implemented a design of experiments 34, with the objective of selecting the best levels of factors: initial population, crossover probability, mutation probability and number of iterations. This design is analyzed with the help of the MINITAB19 software. The comparison of the results is made with the solution of 35 instances, these are contrasted with the best solution in the literature, through the RPD indicator. As results it is found that metaheuristics presents a better performance for the solution of small and medium-sized instances than the challenges in the literature.Modalidad Presencialapplication/pdfspaGeneración Creativa : Encuentro de Semilleros de Investigación UNABhttp://hdl.handle.net/20.500.12749/14243[1] Johnson, S. M. (1954). Optimal Two-And Three-Stage Production Schedules With Setup Times Included. Naval Research Logistics Quarterly, 1, 61–68.[2] Hatami, S., Ruiz, R., & Romano, C. A. (2015). The Distributed Assemble Parallel Machine SchedulingProblem with eligibility constraints. International Journal of Production Management and Enginerring.[3] Benbouzid-Si Tayeb, F., Bessedik, M., Benbouzid, M., Cheurfi, H., & Blizak, A. (2017). Research on Permutation Flow-shop Scheduling Problem based on Improved Genetic Immune Algorithm with vaccinated offspring. Procedia Computer Science, 112, 427–436. https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.08.055[4] Peng, K., Wen, L., Li, R., Gao, L., & Li, X. (2018). An Effective Hybrid Algorithm for Permutation Flowshop Scheduling Problem with Setup Time. Procedia CIRP, 72, 1288–1292. https://doi.org/10.1016/j.procir.2018.03.258[5] Basir, S. A., Mazdeh, M. M., & Namakshenas, M. (2018). Bi-level genetic algorithms for a two-stage assembly flow-shop scheduling problem with batch delivery system. Computers and Industrial Engineering, 126(July), 217–231. https://doi.org/10.1016/j.cie.2018.09.035[6] Rifai, A. P., Nguyen, H. T., & Dawal, S. Z. M. (2016). Multi-objective adaptive large neighborhood search for distributed reentrant permutation flowshop scheduling. Applied Soft Computing Journal, 40, 42–57. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2015.11.034[7] Deng, J., Wang, L., Wang, S. Y., & Zheng, X. 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Solución del Problema de Flowshop Distribuido y Permutado con Etapa de Ensamble considerando tiempos de alistamiento dependientes de la secuencia (DAPFSP-SDST) y fábricas heterogéneas a través de un algoritmo basado en VND.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_abf2Dagovett, S. J., et al. (2019). Implementación de un algoritmo híbrido entre genético y VND para dar solución al problema de Flowshop Distribuido y Permutado con etapa de ensamble considerando tiempos de alistamiento dependientes de la secuencia y fábricas heterogéneas. 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