Enrutamiento y secuenciación óptimos en un flexible job shop multiobjetivo mediante algoritmos genéticos

• Autor: Tejada Muñoz, Guillermo
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2016
• Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Repositorio: Revista UNMSM - Industrial Data
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:ojs.csi.unmsm:article/12846
• Enlace del recurso: https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/idata/article/view/12846
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Flexible Job Shop Scheduling Problem; Genetic Algorithms; Makespan; Maximum Workload; Total Workload.; Algoritmos Genéticos; Máximo Workload

El artículo propone, un algoritmo genético para solucionar óptimamente el problema de la programación de tareas en un sistema de producción Flexible Job Shop Scheduling (FJSS) multiobjetivo, actualmente de interés por muchos investigadores, porque es un problema de optimización combinatoria de complejidad NP-hard, y porque una solución óptima redunda en un aumento en la producción. Se divide el problema, en el subproblema de enrutamiento, en donde se asigna, a cada operación de los Jobs, una de las máquinas más óptima (desde un conjunto disponible) minimizando el Máximo Workload, y Total Workload, y el subproblema de secuenciación, en donde es encontrado el orden óptimo de ejecución de las operaciones (distribuidas en cada máquina) minimizando el Makespan. El algoritmo es codificado en lenguaje M de Matlab, su desempeño es puesto a prueba, solucionando complejos problemas, y los resultados se comparan con los obtenidos por otros investigadores.