Resumen de Ant colony optimization algorithm for facility layout problem

Jhineth Paola Obando Solano, Jhonny Andrey Zamora Moreno, Frank Nixon Giraldo Ramos

• español

  Este artículo es resultado de un trabajo de investigación sobre las aplicaciones de algoritmos bioinspirados e inteligentes en el ámbito de ingeniería en producción, en la Universidad Distrital Francisco José de Caldas, abarcando las temáticas de investigación de operaciones, distribución en planta industrial de manufactura entre otros. Se pretende buscar la optimización a problemas propios de esos campos, aplicando inteligencia artificial de enjambres, a partir de la implementación de un algoritmo de Optimización de Colonias de Hormigas (Ant Colony Optimization - ACO) como herramienta metaheurística de planificación y optimización del problema de distribución en planta, con el objetivo de buscar la mejor asignación espacial de estaciones o celdas de trabajo. Se presentan los conceptos teóricos explorados y los resultados obtenidos. En primer lugar se efectuó la revisión de estado del arte sobre la temática, luego se evaluaron los posibles algoritmos de solución, para identificar la función objetivo a optimizar, para finalmente aplicar el algoritmo ACO, y evaluar los resultados de desempeño del mismo frente a la configuración inicial que tenía la planta.

• English

  This paper is the result of a research on the applications of bio-inspired algorithms in the field of production engineering in the District University Francisco José de Caldas, covering the topics of operations research, industrial layout distribution in manufacturing plant among others. It is intended to seek optimization problems of these fields, using artificial intelligence of swarms from the implementation of an ant colony optimization algorithm (Ant Colony Optimization - ACO) as metaheuristic planning tool and optimization of layout problem. It plans, with the goal of finding the best spatial allocation of work stations or cells.

  Theoretical concepts explored and results are presented. First, a state of the art review on the subject made, then the possible solution algorithms were evaluated to identify the objective function to optimize, to finally apply the ACO algorithm, and evaluate the results of performance against the Initial configuration as the plant.