Uso de algoritmos evolutivo para dar solución al problema de balanceo de líneas tipo II, aplicado a células de manufactura cuando se presenta ausentismo del personal
DOI:
https://doi.org/10.61117/ipsumtec.v5i4.153Palabras clave:
Algoritmos evolutivos, P, NP Hard, Tipos de balanceo, Sistemas de selección, Algoritmos genéticosResumen
A través del uso de algoritmos evolutivos se resolverán problemas de balanceo para líneas de producción con problemas de ausentismo. Implementando la teoría de la complejidad donde dice que P=Np, donde el tiempo de respuesta es conocido, para este problema que se presenta se tendrá un NP-Hard donde el tiempo de respuesta es desconocido. Implementando algoritmos de codificación directa ayudara a mejorar en al menos un 15% la respuesta para un correcto balanceo cuando se presenta ausentismo.
Los algoritmos de codificación directa es una búsqueda integrada en donde cada codificación es una nueva generación de posibles soluciones, en este tipo de codificación se incluyen mayores factores como tiempo de ciclo, número de operadores, cantidad de operaciones.
La ventaja de este algoritmo es que será rápido y fácil de usar, proporcionará la secuencia de operaciones óptimas para el porcentaje de ausentismo asignado.
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Ajenblit, D., & Wainwright, R. (1998). Applying genetic algorithms to the U-shaped assembly line balancing problem. IEEE International Conference on Evolutionary Computation, 96-101. DOI: https://doi.org/10.1109/ICEC.1998.699329
Goldberg, E. D. (1989). “Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning”. Addison Wesley, USA
Martinez, U., & Duff, W. (2004). HEURISTICA PPROACHES TO SOLVE THE U-SHAPED LINE BALANCING PROBLEM AUGMENTED BY. Proceedings Systems and Information Engineering Design Symposium. DOI: https://doi.org/10.1109/SIEDS.2004.239976
Martinez, C. U. (2015). METAHEURISTICA PPROACH TO SOLVING U-SHAPED ASSEMBLY LINE BALANCING PROBLEMS USING A RULE-BASE CODED GENETIC ALGORITHM. In partial fulfillment of the requirements For the Degree of Doctor of Philosophy.
Miralles, C., Garcia Sabater, J., Andres, C., & Cardos, M. (2007). Advantages of assembly lines in Sheltered Work Centres for Disabled. Acasestudy. Int. J. Production Economics, 187-197. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2007.02.023
Mutlu, O. O. (2012). An iterative genetic algorithm for the assembly line worker assignment and balancing problem of type-II. Journal Italy DOI: https://doi.org/10.1016/j.cor.2012.07.010
Jackson R., J. (1956). “A computing procedure for a line balancing problem”, Management Sci. V2, n3, 261-272. DOI: https://doi.org/10.1287/mnsc.2.3.261
Driscoll, J. a. (2000). Definition and evolution of assembly line solutions. University of Surrey, England.
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Derechos de autor 2022 Rosa Virginia Escobar Rosado , Ulises Martínez Contreras , Mirella Parada González , Adán Valles Chávez , Arturo Woocay Prieto
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