Publication: Secuenciación de tareas en el ámbito de la producción : una aplicación del algoritmo del recocido simulado
Loading...
Official URL
Full text at PDC
Publication Date
2004
Advisors (or tutors)
Editors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales. Decanato
Citations
Exportar
Abstract
Un problema esencial en la Dirección de Operaciones en entornos industriales y manufactureros es la determinación de la secuencia óptima en la que ejecutar los distintos lotes de productos de manera que se minimicen los tiempos de preparación de máquinas. Se trata de un problema de optimización combinatoria que obliga a utilizar técnicas heurísticas ante la imposibilidad práctica de llevar a cabo búsquedas exhaustivas. Un algoritmo muy conocido por su sencillez es el de Kaufmann, que tiene el inconveniente de que proporciona un óptimo local que puede ser poco adecuado. En nuestro trabajo hemos elaborado un programa de ordenador en lenguaje C que implementa dicho algoritmo con algunas modificaciones y otro programa que implementa el algoritmo del Recocido Simulado, el cual suele proporcionar buenos resultados en problemas de optimización combinatoria al conseguir evitar óptimos locales. Para la implementación se ha utilizado una serie de subrutinas en C proporcionadas por la GNU Scientific Library. Se ha comparado el desempeño de ambos algoritmos y se han buscado los parámetros que permiten ajustar de forma adecuada el algoritmo del Recocido Simulado para su uso eficiente en estos problemas de minimización de los tiempos de preparación de máquinas.
Description
UCM subjects
Unesco subjects
Keywords
Citation
DÍAZ, A.(coord.) (1996). Optimización Heurística y Redes Neuronales. Ed. Paraninfo. Madrid.
DOMÍNGUEZ MACHUCA, J.A., GARCÍA GONZÁLEZ, S., DOMÍNGUEZ MACHUCA, M.A., RUÍZ JIMÉNEZ A. y ÁLVAREZ GIL, M.J. (2001). Dirección de Operaciones. Aspectos tácticos y operativos en la producción y los servicios. McGrawHill. Madrid.
DOWNSLAND, K.A. y DÍAZ, A. (2003). “Heuristic design and fundamentals of the Simulated Annealing”. Inteligencia Artificial. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial, nº 19, pp. 93-102.
FERNÁNDEZ, G. y SÁEZ VACAS, F. (1987). Fundamentos de Informática. Alianza Editorial. Madrid.
FERNÁNDEZ SÁNCHEZ, E. y VÁZQUEZ ORDÁS, C. (1994). Dirección de la Producción. II Métodos Operativos. Civitas. Madrid.
GOUGH, B. (ed.) (2003).GNU Scientific Library. Reference Manual. Ed. 1.3. Disponible en http://www.network-theory.co.uk/gsl/manual/.
HEIZER, J. y RENDER, B. (2001). Dirección de la Producción. Decisiones Tácticas. Prentice-Hall. Pearson Education. Madrid.
KAUFMANN, A. (1964). Méthodes et Modèles de la Recherche Opérationnelle. Tome II. Dunod. París.
KERNIGHAN, B.W. y RITCHIE, D.M. (1991). El Lenguaje de Programación C. Prentice-Hall Hispanoamericana. México.
MELIÁN, B., MORENO PÉREZ, J.A. y MORENO VEGA, J.M. (2003). “Metaheuristics: A global view”. Inteligencia Artificial. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial, nº 19, pp. 7-28.
ROBERT, C.P. y CASELLA, G. (1999). Monte Carlo Statistical Methods. SpringerVerlag. New York.
RÍOS INSUA, D., RÍOS INSUA, S., MARTÍN, J. (1997). Simulación. Métodos y Aplicaciones. Ra-Ma Editorial. Madrid.