Revue: | Dyna (Medellín) |
Base de datos: | PERIÓDICA |
Número de sistema: | 000383592 |
ISSN: | 0012-7353 |
Autores: | Frutos, Mariano1 Olivera, Ana Carolina2 Tohmé, Fernando3 |
Instituciones: | 1Universidad Nacional del Sur, Departamento de Ingeniería, Bahía Blanca, Buenos Aires. Argentina 2Universidad Nacional de la Patagonia Austral, Departamento de Ciencias Exactas y Naturales, Comodoro Rivadavia, Chubut. Argentina 3Universidad Nacional del Sur, Departamento de Economía, Bahía Blanca, Buenos Aires. Argentina |
Año: | 2015 |
Periodo: | Mar-Abr |
Volumen: | 82 |
Número: | 190 |
Paginación: | 82-88 |
País: | Colombia |
Idioma: | Inglés |
Tipo de documento: | Artículo |
Enfoque: | Aplicado, descriptivo |
Resumen en español | En este trabajo se presenta una técnica híbrida que combina un Algoritmo Genético con meta-heurísticas para la resolución de un problema en las plantas productivas de RENAULT Francia. El método comienza con una solución inicial por medio de GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure), que es utilizada como entrada por un Algoritmo Genético complementado por un procedimiento de Simulated Annealing para mejorar las poblaciones. Se establece un punto de comparación entre las diferentes técnicas. El desempeño de las mismas es evaluado así como el de todo el método. La conclusión es que los métodos híbridos tienen claras ventajas para el tratamiento de problemas de planificación de la producción |
Resumen en inglés | In this work, we present a hybrid technique that combines a Genetic Algorithm with meta-heuristics to solve a problem in RENAULT France's production plants. The method starts with an initial solution obtained by means of a GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure) used as an input for a Genetic Algorithm complemented by a Simulated Annealing procedure of population improvement. We establish a comparison point among the different techniques used in the method. Their performances are evaluated as well as that of the entire method. The conclusion is that hybrid methods have clear advantages for the treatment of production planning problems |
Disciplinas: | Ingeniería |
Palabras clave: | Ingeniería industrial, Planeación de la producción, Algoritmos genéticos, Optimización multiobjetivo |
Keyword: | Engineering, Industrial engineering, Production planning, Genetic algorithms, Multiobjective optimizing |
Texte intégral: | Texto completo (Ver HTML) |