Diseño de un Procedimiento Basado en Algoritmos Genéticos para dar Solución al Problema de Scheduling Admitiendo Rechazos en Escenarios Flexible Flow Shop

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2015-10-08

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Esta investigación se enfoca en el problema de aceptación de órdenes y Scheduling en un escenario flexible flow shop con máquinas no relacionadas y maximizando las utilidades totales, que involucran la ganancia por las órdenes recibidas, la penalización por las órdenes rechazadas y el costo del tiempo ocioso de los recursos productivos. Para resolverlo, inicialmente se formula el modelo de programación entera mixta MIP que caracteriza formalmente el escenario y que permite resolver problemas de hasta 8 órdenes y 5 estaciones. Debido al carácter combinatorio del mismo, se diseña una herramienta heurística que evalúa la conveniencia de las órdenes que arriban al sistema, brindando una solución inicial al problema. Con esta herramienta y un algoritmo genético se diseña el procedimiento propuesto de la investigación, que busca aprovechar los beneficios de la recombinación de soluciones y brinda de acuerdo con las pruebas computacionales, soluciones a problemas de hasta 30 órdenes y 10 estaciones en tiempos razonables.

Resumen

This research addresses the orders acceptance and Scheduling problem, considering a Flexible Flow Shop environment with non-related machines. The objective is to maximize total revenue, which is composed by the revenue for the accepted orders, the penalties for those which are rejected and the costs of the idle time of the resources. To solve it, in first place the mixed integer program is formulated, which formally represents the environment and solve problems with up to 8 orders and 5 stages. Given its complexity, a heuristic approach is developed which evaluates the convenience of the arrived orders, providing an initial solution to the problem. The proposed procedure is designed with this approach and a genetic algorithm, which aims to take advantages from the recombination of solutions and gives, accordingly to the computational tests, solutions for instances up to 30 orders and 10 stages in reasonable time.

Palabras clave

Scheduling, Algoritmos, Flexible, Genéticos, Shop, Flow

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