Modelo de Programación de la Producción en Sistemas Open-Shop Mediante Algoritmos Meméticos
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Resumen
Nowadays, an appropriate jobs scheduling in an \textit{open-shop} system is a problem with a high complexity level, due to arbitrariness of each job can move through a different machines order. In this thesis, we propose a computational model that leaves find an scheduling using a mimetic algorithm, mainly a hybrid strategy of a Genetic Algorithm mixed with a Simulated Annealing to improve local search. In the results, we find good solutions for some complex reference problems, and in comparison with another strategies of base line, we have a good performance.
Descripción
Actualmente, la correcta secuenciación de trabajos en una línea de producción open-shop es un problema de alto nivel de complejidad, que surge por la arbitrariedad de que cada trabajo puede seguir un orden de máquinas diferente. En esta tesis se propone un modelo computacional que permite hallar una secuenciación apropiada haciendo uso de un algoritmo memético, particularmente un híbrido de un algoritmo genético con la técnica de recocido simulado para mejorar las búsquedas locales. Como resultado, se obtienen soluciones apropiadas para problemas complejos comparando contra soluciones presentadas por otras técnicas que se toman como l\'{i}nea base de referencia.
Palabras clave
Open Shop, Scheduling, Algoritmo Genético, Recocido Simulado