Estrategias evolutivas para la minimización del makespan en una máquina con tiempos de preparación dependientes de la secuencia
Título del documento: Estrategias evolutivas para la minimización del makespan en una máquina con tiempos de preparación dependientes de la secuencia
Revista: Ingeniería. Investigación y tecnología
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000372177
ISSN: 1405-7743
Autors: 1
1
Institucions: 1Universidad de Concepción, Facultad de Ingeniería, Concepción. Chile
Any:
Període: Ene-Mar
Volum: 15
Número: 1
Paginació: 1-10
País: México
Idioma: Español
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Aplicado, descriptivo
Resumen en español En este trabajo se presenta una aplicación de un algoritmo de estrategia evolutiva multi-miembro (μ+λ) – ES para la programación de trabajos en una máquina con tiempos de preparación dependientes de la secuencia con el objetivo de minimizar el makespan (Cmax). La estrategia evolutiva fue evaluada sobre un conjunto de problemas generados en forma aleatoria. Se introduce un procedimiento de mejora de la estrategia evolutiva, generando la población inicial como una vecindad de la solución entregada por otro método, lo que mejora su desempeño. La estrategia evolutiva se comparó con la heurística del mejor vecino y un algoritmo genético, mostrando un mejor desempeño
Resumen en inglés A multi-member (μ+λ) – ES evolution strategy algorithm for the single machine scheduling problem with sequence dependent setup times and makespan (Cmax) minimization is presented. The evolution strategy is evaluated on a random generated set of test problems. A procedure to improve the performance of the evolution strategy considering the initial population as a neighborhood of the solution given by another method is introduced. The evolution strategy shows better performance than a greedy constructive heuristic and a genetic algorithm
Disciplines Ciencias de la computación,
Ingeniería
Paraules clau: Ingeniería industrial,
Máquinas,
Tiempo de proceso,
Estrategias evolutivas,
Algoritmos genéticos
Keyword: Computer science,
Engineering,
Industrial engineering,
Machines,
Processing time,
Evolutionary strategies,
Genetic algorithms
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