Un Algoritmo Híbrido para la solución del Problema Job Shop Considerando Eficiencia Energética1

Q4 Environmental Science Produccion y Limpia Pub Date : 2022-12-15 DOI:10.22507/pml.v17n2a3
Fabián Alexander Torres-Cárdenas, Lina Mayerly Lozano-Suárez, Víctor Alfonso Sanabria-Ruiz
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Abstract

Introducción: La presente investigación aborda un problema bi-objetivo, el clásico de la programación de la producción de sistema tipo taller Job Shop Scheduling con la extensión de eficiencia energética el cual busca minimizar el makespan y el consumo de energía. En este, se manejan maquinas fijas por operaciones, se producen variaciones en el consumo de energía y tiempo de procesamiento dependientes de la velocidad, lo cual se asemeja a ambientes reales presentes en las industrias. Este problema es considerado NP-Hard debido a su complejidad computacional. Objetivo: El objetivo de esta investigación es diseñar un algoritmo híbrido para la solución con el fin de minimizar el tiempo computacional y establecer la mejor secuencia y asignación de velocidades buscando reducir el tiempo de finalización de la última tarea (Makespan) y el consumo de energía. Materiales y métodos: El enfoque de investigación es cuantitativo de tipo Investigación aplicada tecnológica dado a que sirve para generar conocimientos que se puedan poner en práctica en el sector productivo, con el fin de impulsar un impacto positivo en la vida cotidiana. Resultados: El algoritmo propuesto se evaluó con problemas benchmarking de la literatura logrando un buen rendimiento en términos computacionales. Conclusiones: El algoritmo Recocido Simulado mejoró los resultados obtenidos por el algoritmo genético siendo la unión de los dos una buena alternativa para la solución del problema.
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考虑能源效率的Job Shop问题求解的混合算法1
导言:本研究解决了一个双目标问题,这是一个经典的生产调度系统,即车间作业车间调度,其目标是最大限度地减少完工时间和能源消耗。在这种情况下,固定机器通过操作进行处理,能源消耗和处理时间会因速度而变化,这类似于工业中的实际环境。由于其计算复杂性,该问题被认为是NP-hard问题。目的:本研究的目的是设计一种混合算法来求解,以最大限度地减少计算时间,并通过减少最后一个任务的完成时间(MakeSpan)和功耗来建立最佳的序列和速度分配。材料和方法:研究方法是技术应用研究类型的定量研究,因为它有助于产生可在生产部门实施的知识,以促进对日常生活的积极影响。结果:通过文献中的标杆问题对所提出的算法进行了评估,在计算方面取得了良好的性能。结论:模拟退火算法改进了遗传算法获得的结果,两者的结合是解决问题的良好选择。
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Produccion y Limpia
Produccion y Limpia Environmental Science-Management, Monitoring, Policy and Law
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