Um algoritmo evolutivo híbrido para a formação de células de manufatura em sistemas de produção



Título del documento: Um algoritmo evolutivo híbrido para a formação de células de manufatura em sistemas de produção
Revue: Pesquisa operacional
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000313142
ISSN: 0101-7438
Autores: 1
1
Instituciones: 1Universidade Federal Fluminense, Instituto de Computacao, Niteroi, Rio de Janeiro. Brasil
Año:
Periodo: May-Ago
Volumen: 26
Número: 2
Paginación: 255-294
País: Brasil
Idioma: Portugués
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Analítico, descriptivo
Resumen en inglés The Manufacturing Cell Formation Problem (MCFP) is a crucial component of a cell production design in a manufacturing system. This problem is composed by a set of parts of products to be manufactured and machines. The objective is to construct manufacturing clusters by associating products with cell machines. This paper presents a new hybrid evolutionary algorithm to solve the MCFP. Computational results with the proposed algorithm on a set of instances available in the literature are also presented. For 8 out of 36 instances considered, the propose method overcame the previous results from the literature and for 26 instances, the same best solutions were found
Resumen en portugués O Problema de Formação de Células de Manufatura (PFCM) é uma questão central para um projeto de geração de células de produção em sistemas de manufatura. Este problema é basicamente descrito por um conjunto de partes de produtos e máquinas. O objetivo é o de construir clusters ou células de manufatura associando produtos com agrupamentos de máquinas. Este trabalho apresenta um novo algoritmo evolutivo híbrido para a solução do PFCM. São mostrados resultados computacionais do algoritmo proposto para um conjunto de instâncias disponíveis na literatura. Das 36 instâncias analisadas, o algoritmo proposto encontrou uma solução superior aos existentes em 8 casos e em 26 instâncias encontrou a mesma melhor solução da literatura
Disciplinas: Matemáticas,
Ingeniería
Palabras clave: Matemáticas aplicadas,
Ingeniería industrial,
Sistemas de producción,
Heurísticas,
Algoritmos evolutivos,
Algoritmos genéticos
Keyword: Mathematics,
Engineering,
Applied mathematics,
Industrial engineering,
Production systems,
Heuristics,
Evolutionary algorithms,
Genetic algorithms
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