Solución al problema de asignación y atención de requerimientos tecnológicos para la empresa VGG Aplicaciones S.A.S, usando un modelo de asignación de tareas

"El problema de asignación de tareas a una fuerza de trabajo con distintas habilidades, ha sido objeto de investigación por la comunidad académica e industrial desde mediados del siglo pasado. Esto se debe a su alta complejidad matemática y computacional, y a su amplio espectro de aplicación en...

Full description

Autores:
Velandia Mahecha, Roosvell Camilo
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2019
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/44045
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/1992/44045
Palabra clave:
VGG Aplicaciones S.A.S - Investigación operacional
Optimización matemática - Investigaciones - Estudio de casos
Algoritmo hormiga - Investigaciones - Estudio de casos
Algoritmos inspirados en la naturaleza - Aplicaciones industriales - Investigaciones
Mano de obra - Investigaciones - Estudio de casos
Ingeniería
Rights
openAccess
License
https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
Description
Summary:"El problema de asignación de tareas a una fuerza de trabajo con distintas habilidades, ha sido objeto de investigación por la comunidad académica e industrial desde mediados del siglo pasado. Esto se debe a su alta complejidad matemática y computacional, y a su amplio espectro de aplicación en áreas como: ciencias de la computación, telecomunicaciones, logística y transporte. Debido a su dificultad, los métodos de solución exactos no han presentado un comportamiento adecuado en casos prácticos. En ese orden de ideas, en este trabajo se presenta un algoritmo aproximado, inspirado en el comportamiento de las colonias de hormigas (ACO), para resolver el problema de asignación de trabajos a máquinas paralelas no relacionadas, con tiempos de preparación dependientes de la secuencia, buscando minimizar el tiempo total de completación de las tareas (Cmax). El ACO propuesto mantiene la estructura básica y es de fácil implementación, por lo que se puede extender a la resolución de otros problemas de scheduling. El algoritmo propone establecer un umbral para el mejoramiento de las hormigas (soluciones), por lo que a la fase de mejora solo son seleccionadas las hormigas prometedoras. Esto logra reducir el esfuerzo computacional realizado por los operadores de la búsqueda local. Para validar la metodología propuesta se utilizaron el conjunto de instancias de prueba disponibles en la literatura. Además de esto, se compararon los resultados obtenidos por el algoritmo propuesto contra los mejores trabajos previos publicados. El ACO logra mejorar el 30% de las mejores soluciones conocidas (Best known solutions) y alcanzar el 30% de los BKS. Sumado a esto, los resultados muestran que el comportamiento promedio del ACO supera al desempeño promedio del mejor trabajo previo publicado. Por otro lado, el algoritmo desarrollado fue incorporado a un sistema de apoyo a la decisión para resolver el problema de asignación de VGG aplicaciones, el cual está en fase de prueba."--Tomado del Formato de Documento de Grado.