Optimización de trabajadores y estaciones de trabajo en líneas de ensamble multi-tripuladas mediante algoritmos genéticos

J. C. Seck-Tuoh-Mora, G. E. Anaya-Fuentes, N. Hernández-Romero, J. Medina-Marín, I. Barragán-Vite, M. López-Cabrera
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Abstract

Las líneas de ensamble son un mecanismo de producción que históricamente ha presentado beneficios económicos y de calidad en las organizaciones; sin embargo, diferentes problemas se presentan durante su ejecución. Entre estos destaca el problema del modelo de balanceo de líneas de ensamble con estaciones multi-tripuladas, el cual suele presentarse con mayor frecuencia en las organizaciones industriales que fabrican productos de dimensiones medianas y grandes, en comparación con el modelo de un solo tripulante por estación de trabajo; a pesar de ello, en la literatura encontramos una mayor tendencia a estudiar el segundo caso. Pocos estudios hacen referencia al primero. Adicionalmente, los métodos de búsqueda exhaustiva como los de programación lineal han encontrado barreras debido a la complejidad computacional, por lo cual las investigaciones sobre este problema se han centrado en utilizar heurísticos para su solución, en la búsqueda de algoritmos que sean cada vez más eficientes. Por lo anterior, el presente trabajo propone un algoritmo genético que en nuestro conocimiento no se ha utilizado en la búsqueda por minimizar el número de trabajadores y el número de estaciones de trabajo para el modelo de balanceo de líneas de ensamble con estaciones multi-tripuladas. Además, se propone una nueva función de costos la cual pondera el número de estaciones de trabajo y trabajadores, castigando soluciones con tiempos muertos altos para evitar su selección. Los resultados del algoritmo propuesto son evaluados mediante la comparación de instancias de prueba presentadas en la literatura. El algoritmo está disponible en . 
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利用遗传算法优化多机组装配线上的工人和工作站
装配线是一种生产机制,历来为企业带来经济和质量效益;然而,在其执行过程中也出现了不同的问题。与每个工作站只有一名工作人员的模式相比,这种模式在生产大中型产品的工业组织中更常出现;尽管如此,我们在文献中发现更倾向于研究第二种情况。很少有研究涉及前者。此外,由于计算复杂性,线性规划等穷举搜索方法也遇到了障碍,因此对这一问题的研究主要集中在使用启发式方法来解决,以寻求效率越来越高的算法。因此,本文提出了一种遗传算法,据我们所知,这种算法还没有被用于寻找如何最大限度地减少多工位装配线平衡模型的工人数量和工位数量。此外,我们还提出了一个新的成本函数,该函数对工作站和工人数量进行加权,对空闲时间长的方案进行惩罚,以避免其被选中。通过对比文献中的测试实例,对所提算法的结果进行了评估。该算法可在 .NET Framework 3.0 中使用。
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