| Revista: | Ingeniería industrial : actualidad y nuevas tendencias |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000441341 |
| ISSN: | 2610-8327 |
| Autores: | Pérez Pérez, Enrique1 Pérez Castillo, Ilsse J1 Jiménez Bahri, Manuel E1 |
| Instituciones: | 1Facultad de Ingeniería, Venezuela |
| Año: | 2014 |
| Volumen: | 4 |
| Número: | 12 |
| Paginación: | 38-53 |
| País: | Venezuela |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Aplicado |
| Resumen en español | En este artículo, se analizan las características relevantes de un problema de secuenciación de pedidos en un taller de fabricación de piezas, con máquinas en paralelo, recirculación y tiempos de preparación independientes de la secuencia. Es presentado un algoritmo genético para resolver el problema de secuenciación de pedidos con individuos de tamaño fijo basados en una permutación de éstos, los mismos constituidos por lotes de piezas de uno o más tipos, la población de individuos del algoritmo genético permanece constante en el tiempo, se usan los operadores genéticos cruce y mutación con porcentajes que el usuario puede variar a voluntad. El cruce opera sobre dos individuos “padres” seleccionados aleatoriamente sin elitismo para crear dos descendientes. Para la mutación se escoge al azar un individuo y se intercambia parte de su material aleatoriamente. El tamaño de la población es constante y se fijó en 50 individuos. El criterio objetivo seleccionado fue la minimización del tiempo total de fabricación y fue calculado mediante una simulación de eventos discretos plenamente determinísticos. El algoritmo fue programado en Java bajo Netbeans y fue ejecutado sobre una serie de problemas reales. Se pudo comprobar que al operar con bajos porcentajes de cruce (20%) y altos porcentajes de mutación (80%) permitió un mejor desempeño del algoritmo genético. En general se obtuvo una reducción del tiempo total de fabricación de entre 10%-20% comprobando que los algoritmos genéticos se constituyen en una herramienta prometedora para aumentar la eficiencia en problemas de secuenciación de pedidos en un taller de mecanizado |
| Resumen en inglés | In this paper, the relevant features of a problem of sequencing orders are discussed in a workshop production of parts with parallel machines, recirculation and independent setup time. A genetic algorithm to solve the problem of sequencing order is presented with individuals fixed size based on a permutation of sequencing order, the same consisting of batches of parts of one or more types, the population of individuals in the genetic algorithm remains constant over time, the crossover and mutation are used with percentages may be varied by the user. The crossover operates on two individuals "parents" randomly selected without elitism to create two offspring. For the mutation an individual is chosen at random and part of its material is exchanged randomly. The population size is constant and fixed to 50 individuals. The selected target criterion was the minimization of the total manufacturing time and was calculated using a simulation of fully deterministic discrete events. The algorithm was programmed in Java on Netbeans and was executed on a number of real problems. It was found that when operating with low percentages of crossing (20%) and high rates of mutation (80%) a better performance of the genetic algorithm is given. In general, a reduction in total manufacturing was obtained between 10%-20% checking that genetic algorithms constitute a promising tool to increase efficiency in order sequencing problems in machine shop |
| Disciplinas: | Ingeniería |
| Palabras clave: | Algoritmos genéticos, Optimización combinatoria, Ingeniería industrial, Máquinas, Secuenciación |
| Keyword: | Genetic algorithms, Combinatory optimization, Industrial engineering, Machines, Scheduling |
| Texto completo: | http://servicio.bc.uc.edu.ve/ingenieria/revista/Inge-Industrial/ |
