design of a hyperheuristic for production scheduling in job shop environments diseÑo de una hiperheuristica para la programacion de la producciÓn en ambientes job shop

design of a hyperheuristic for production scheduling in job shop environments diseÑo de una hiperheuristica para la programacion de la producciÓn en ambientes job shop

;Omar Danilo Castrillón;William Ariel Sarache;Jaime Alberto Giraldo
international journal of electrical and computer engineering 2010 Vol. 18 pp. 203-214
326
castrilln2010ingeniaredesign

Abstract

The objective of the present work is to diminish the total process time (Makespan) and to increase the machine process time, by diminishing the idle time in a job-shop environment. Through the design of a hyper-heuristic based on an ant colony and genetic algorithms. This work is developed in two phases: in the first phase, a hyper-heuristic identification and definition is carried out for sequencing processes in job shop environments. In the second phase, the system effectiveness in the traditional production programming is shown. In the investigation project, an enterprise from the metal mechanic sector was chosen, where by means of a combination of an ant colony and genetic algorithms, the optimal route for an order is scheduled, achieving the optimization or suboptimization of its respective total process time in an upper percentage of 95%.
El objetivo del presente trabajo es disminuir el tiempo de proceso (Makespan) e incrementar el tiempo de trabajo de las maquinas, diminuyendo el tiempo de ocio en ambientes de Job Shop, a través del diseño de una Hiper-heurística basada en colonia de hormigas y algoritmos genéticos. Este trabajo se desarrolla en dos etapas: en la primera se realiza la definición e identificación de una Hiper-heurística para la secuenciación de procesos en ambientes Job shop. En la segunda etapa, es mostrada la efectividad del sistema en la programación de la producción. En el proyecto de investigación, se seleccionó una empresa del sector metalmecánico, donde por medio de una combinación de colonia de hormigas y algoritmos genéticos, se programa la ruta óptima para un pedido, logrando la optimización o suboptimización de su respectivo tiempo total de proceso en un porcentaje superior al 95%.

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