Resumen de Optimización del makespan en el problema de Job Shop Flexible con restricciones de transporte usando Algoritmos Genéticos

Tatiana Andrea Castillo Jaimes, Carlos Eduardo Díaz Bohórquez, Juan David Gómez Moreno, Edwin Alfredo Orduz Gonzáles, Myriam Leonor Niño López

• español

  En el presente artículo se aborda el problema Flexible Job Shop Scheduling (FJSSP) con restricciones de transporte, con el objetivo de minimizar el makespan realizando la secuenciación y asignación de máquinas. Se llevó a cabo una revisión bibliográfica para orientar la metodología a utilizar, y a partir de allí, se decidió abordar el problema con un algoritmo genético, validando su efectividad a través de la comparación de los resultados obtenidos con distintas instancias propuestas en la literatura. Los resultados obtenidos muestran que el algoritmo genético propuesto es eficiente en las diferentes configuraciones del Job Shop clásico probadas, y para el Job Shop flexible con restricciones de transportes se presentan soluciones muy aproximadas a las mejores encontradas hasta el día de hoy. 

• English

  We solved the Flexible Job Shop Scheduling Problem (FJSSP) with transportation constraints in order to minimize the makespan by sequencing and assigning machines. A bibliographic review was made in order to guide the methodology to be used. From there, we approached the problem with a genetic algorithm. We validated its eff ectiveness by comparing the results obtained with diff erent instances proposed in the literature. The results obtained show that the proposed genetic algorithm is efficient in the diff erent classic Job Shop confi gurations tested. The algorithm is able to find very approximate solutions to the best found to date for the Flexible Job Shop Scheduling Problem with transportation constraints.

• português

  Resolvemos o Problema de Agendamento de Ofi cina de Trabalho Flexível (FJSSP) com restrições de transporte para minimizar o makespan por sequenciamento e atribuição de máquinas. Uma revisão bibliográfi ca foi realizada para orientar a metodologia a ser utilizada. A partir daí, abordamos o problema com um algoritmo genético. Nós validamos sua efi cácia comparando os resultados obtidos com diferentes instâncias propostas na literatura. Os resultados obtidos mostram que o algoritmo genético proposto é efi ciente nas diferentes confi gurações clássicas de Job Shop testadas. O algoritmo é capaz de encontrar soluções muito aproximadas Entre Ciencia e Ingeniería, vol. 12, no. 24, julio-diciembre de 2018, página 105 - 115 DOI: http://dx.doi.org/10.31908/19098367.3820ISSN 1909-8367 (Impreso), ISSN 2539-4169 (En línea) Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) 106para o melhor encontrado até o momento para o Problema de Agendamento de Oficina de Trabalho Flexível com restrições de transporte.