Un Algoritmo Híbrido para la solución del Problema Job Shop Considerando Eficiencia Energética.
Loading...
Date
2022
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Unilasallista Corporación Universitaria, Editorial Lasallista.
Abstract
La presente investigación aborda un problema bi-objetivo, el clásico de la programación de la producción de sistema tipo taller Job Shop Scheduling con la extensión de eficiencia energética el cual busca minimizar el makespan y el consumo de energía. En este, se manejan maquinas fijas por operaciones, se producen variaciones en el consumo de energía y tiempo de procesamiento dependientes de la velocidad, lo cual se asemeja a ambientes reales presentes en las industrias. Este problema es considerado NP-Hard debido a su complejidad computacional. Objetivo: El objetivo de esta investigación es diseñar un algoritmo híbrido para la solución con el fin de minimizar el tiempo computacional y establecer la mejor secuencia y asignación de velocidades buscando reducir el tiempo de finalización de la última tarea (Makespan) y el consumo de energía. Materiales y métodos: El enfoque de investigación es cuantitativo de tipo Investigación aplicada tecnológica dado a que sirve para generar conocimientos que se puedan poner en práctica en el sector productivo, con el fin de impulsar un impacto positivo en la vida cotidiana. Resultados: El algoritmo propuesto se evaluó con problemas benchmarking de la literatura logrando un buen rendimiento en términos computacionales. Conclusiones: El algoritmo Recocido Simulado mejoró los resultados obtenidos por el algoritmo genético siendo la unión de los dos una buena alternativa para la solución del problema.
Description
Keywords
Unilasallista Corporación Universitaria, Área Metropolitana del Valle de Aburrá, Eficiencia Energética, Job Shop, Algoritmo Híbrido, Algoritmo Genético, Algoritmo Recocido Simulado