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.
The paper proposes a genetic algorithm to solve optimally the problem of scheduling in a multi-objective production system Flexible Job Shop (FJS), currently of interest for many researchers, because it is a combinatorial optimization problem of complexity NP-hard, and because an optimal solution results in an increase in production. the problem is divided, in the subproblem routing, where it is assigned to each operation of Jobs, one of the most optimum machines (from a set available) minimizing Maximum Workload, and Total Workload and subproblem sequencing, where it is found the optimal order of execution of operations (distributed on each machine) minimizing the Makespan. The algorithm is coded in Matlab M language, their performance is tested, solving complex problems, and the results are compared with those obtained by other researchers.