Minimización de los costos de desperdicios a través de un algoritmo genético para la distribución de piezas en formatos : caso de estudio empresa Ferrocarpinteria Formar

Uno de los principales problemas en las empresas que tiene dentro de sus procesos, el corte de piezas en formatos, es la distribución de estas, tal que el desperdicio generado durante este proceso, sea mínimo. Para este tipo de problemáticas existe una gran variedad de alternativas que permiten encontrar distribuciones, siendo las más utilizadas las técnicas metaheurísticas, debido a los buenos resultados obtenidos en tiempos relativamente cortos. En este trabajo se presenta una aplicación del bin packing problem al proceso de corte de piezas en formato (láminas de triplex) para las cocinas integrales en la empresa FERROCARPINTERÍA FORMAR, para la solución del mismo, se recurre al uso de técnicas metaheurística, en este caso se escoge al algoritmo genético, debido a su flexibilidad en cuanto a su fácil adaptación a una gran variedad de problemas. En la primera sección se realiza una descripción detallada de los diferentes procesos en la empresa, haciendo mayor énfasis en el de corte, en la segunda se discuten los mecanismos utilizados en la solución del problema de empaquetamiento, para esto se muestra la estructura del algoritmo genético utilizada, y se entra a debatir los diferentes sistemas de codificación existente para el caso del bin packing problem, de igual forma se hace con los operadores genéticos; a partir de esta discusión y con base en las revisiones bibliográficas, se eligió el sistema de codificación y los operadores genéticos a utilizar en la construcción del algoritmoIncluye bibliografía, anexo

Optimización multi-objetivo al problema de distribución de planta usando algoritmos genéticos: cuestiones previas para una propuesta de solución

The article reviews the state of the art and theoretical concepts needed to develop a proposed solution to the Facility Layout Problem FLP. Article concepts such as meta heuristics, evolutionary computation, evolutionary programming, genetic algorithms, aimed to propose an alternative solution to the difficult problem of plant distribution are examined.El artículo es una revisión del estado del arte y de los conceptos teóricos necesarios para elaborar una propuesta de solución al Facility Layout Problem FLP. En el artículo se examinan conceptos tales como meta heurísticas, computación evolutiva, programación evolutiva, algoritmos genéticos, tendientes a plantear una alternativa de solución al difícil problema de la distribución en planta

Implementación del algoritmo UEGO sobre el entorno Matlab como alternativa al toolbox de optimización

Los algoritmos de optimización global son muy usados en el sector científico como herramienta de apoyo a su investigación particular. A menudo se utiliza el toolbox de optimización de Matlab debido a su sencillez de uso y configuración y a su plena integración en el potente entorno de trabajo matemático. En este trabajo se realiza la implementación del algoritmo evolutivo UEGO para Matlab como alternativa a los algoritmos de dicho toolbox. En concreto UEGO mejora la solución del algoritmo genético de Matlab ya que evita bloquearse en óptimos locales

Desarrollo de una herramienta computacional que optimice los desperdicios generados en la distribución de piezas en láminas utilizadas en la construcción de productos en madera en la empresa Ferrocarpintería Formar

Uno de los principales problemas en las empresas que tiene dentro de sus procesos, el corte de piezas en formatos, es la distribución de estas, tal que el desperdicio generado durante este proceso, sea mínimo. Para este tipo de problemáticas existe una gran variedad de alternativas que permiten encontrar distribuciones, siendo las más utilizadas las técnicas metaheurísticas, debido a los buenos resultados obtenidos en tiempos relativamente cortos. En este trabajo se presenta una aplicación del bin packing problem al proceso de corte de piezas en formato (láminas de triplex) para las cocinas integrales en la empresa FERROCARPINTERÍA FORMAR, para la solución del mismo se recurre al uso de técnicas metaheurística, en este caso se escoge al algoritmo genético, debido a su flexibilidad en cuanto a su fácil adaptación a una gran variedad de problemas. En el primer capítulo se realiza una descripción detallada de los diferentes procesos en la empresa, haciendo mayor énfasis en el de corte, en el segundo se discuten los mecanismos utilizados en la solución del problema de empaquetamiento, para esto se muestra la estructura del algoritmo genético utilizada, y se entra a debatir los diferentes sistemas de codificación existente para el caso del bin packing problem, de igual forma se hace con los operadores genéticos; a partir de esta discusión y con base en las revisiones bibliográficas, se elijo el sistema de codificación y los operadores genéticos a utilizar en la construcción del algoritmo genético. En el tercer capítulo se muestra los requerimientos funcionales de la herramienta computacional que tiene como base el algoritmo genético previamente diseñado. Luego en el cuarto capitulo de establece los alcances del prototipo que se implementara para la herramienta. Finalmente en el último capítulo se establecen los resultados obtenidos por la herramienta computacional, para esto se ejecuta en un caso de estudio identificado durante el la etapa del diagnóstico y descripción de los procesos, luego se compara mediante un análisis de costo los resultados de la herramienta con los obtenidos por los trabajadores de la empresa FERROCARPINTERIA FORMAR.Incluye bibliografía, anexo

Revisión de literatura y propuesta metodológica para construir un proceso de asignación en investigación operativa - caso de estudio en asignación de docentes a materias

El propósito de este proyecto se centra en la construcción de una metodología para la correcta programación de un modelo de asignación de docentes a materias en la facultad de ingeniería industrial de la universidad ECCI, investigando los modelos meta heurísticos que permitan la adecuada asignación de docentes versus materias teniendo en cuenta el uso de las variables del entorno, dando cumplimiento a los requisitos exigidos por la universidad, tal como se halló en artículos realizados en universidades colombianas donde se lograron propuestas para mejorar el proceso de asignación que se desarrollaba en estas, partiendo de la diferencia que existe al asignar materias y docentes en instituciones educativas (colegios) y universidades; obteniendo así un método que favorezca a la correcta administración de los recursos de la universidad.Resumen Lista de formulas Lista de figuras Lista de tablas Lista de ilustraciones Introducción 1 Contexto del Proyecto 1.1 Problemática 1.1.1 Objetivos 1.1.1.1 Objetivo general Proponer una metodología basada en revisión de literatura para solucionar el problema de asignación de docentes a materias 1.1.1.2 Objetivos específicos 2 Marco teórico 2.1 Investigación de operaciones 2.1.1 Programación Dinámica 2.2 Metaheurística 2.2.1 Algoritmo genético 2.2.2 Enjambre de partículas 2.2.3 Búsqueda tabú (Tabú Search) 2.4.4 RECOCIDO SIMULADO: 2.4.5 GRASP (Greedy Randomized adaptive search Procedure): 3 Diseño y desarrollo metodológico 3.1 Diseño Metodológico 3.2 Metodología Propuesta 3.2.1 Variables 3.3 Segmentación del problema 3.4 Selección del Modelo 4 Conclusiones y recomendaciones 4.1 Conclusiones 4.2 RecomendacionesPregradoIngeniero en IndustrialIngeniería Industria

Desarrollo de un algoritmo genético para el diseño de sistemas de manufactura celular a partir de una nueva función de aptitud

This article shows a genetic algorithm that makes possible to fnd a feasible and acceptable solution to a manufacturing cell formation problem. The proposed genetic algorithm includes a new approach of the usually known aptitude function for this kind of problem resulting in a more exact solution. In order to validate the algorithm genetic operators this work includes a practical example with an imaginary company which wants to organize four manufacturing cells taking in account 30 different products using 10 machine types.   Este artículo desarrolla un algoritmo genético a través del cual es posible obtener una solución factible y satisfactoria al problema de conformación de celdas de manufactura. El algoritmo genético propuesto incluye un nuevo planteamiento de la función de aptitud tradicionalmente empleada para resolver este problema, permitiendo obtener una solución más ajustada a la realidad. Para validar el esquema y los operadores genéticos diseñados, se presenta un ejemplo de aplicación en donde se supone la existencia de una empresa que desea organizar de una manera efciente cuatro celdas de trabajo, teniendo en cuenta la fabricación de 30 productos diferentes en 10 tipos de máquina.&nbsp

Optimización de Parámetros del Algoritmo Genético Multiobjetivo SPEA2 en la Sintonización de TMDs

El Trabajo de Fin de Máster tiene por objetivo la optimización de los parámetros de un Algoritmo Genético Multiobjetivo (AGMO) en su aplicación a la sintonización de TMD’s. De estudios previos, se sabe que estos algoritmos son de gran utilidad para la resolución de este tipo de problemas. La optimización se realizará mediante el uso de métricas de comparación que permiten discernir qué parámetros obtienen mejores resultados a través del estudio de las fronteras de Pareto que obtiene el algoritmo.Departamento de Organización de Empresas y Comercialización e Investigación de MercadosMáster en Ingeniería Industria

Plataforma logística regional de distribución de contenedores para la eficiencia de los buques que pasan por el Puerto Corozal

Visita Técnica InternacionalEste proyecto se orientó a la aplicación de un algoritmo genético, lo cual apoya la plataforma logística regional de distribución de contenedores para la eficiencia de los buques que pasan por el puerto de Corozal en Panamá, estableciendo un análisis de diversos algoritmos e identificando el algoritmo genético como el más eficiente para la operación y optimización de los procesosINTRODUCCIÓN 1. GENERALIDADES 2. MODELOS ALGORITMICOS 3. ANALISIS DE LA INFORMACIÓN 4. RESULTADOS Y ESTRUCTURA DE LA ESTRATEGIA 5. CONCLUSIONES 6. RECOMENDACIONES 7. TRABAJOS FUTUROS BIBLIOGRAFÍA ANEXOSPregradoIngeniero de Sistema

Configuración de algoritmos genéticos para la selección de portafolios de inversión en el mercado de capitales colombiano

El mercado de capitales es un mercado financiero en el cual se realizan intercambios de valores que permiten a quienes tienen excedentes de liquidez realizar inversiones aumentando sus capitales; y a quienes necesitan recursos para iniciar o fortalecer un determinado proyecto, contar con un medio de financiamiento para estos. En principio, los inversionistas centraban sus esfuerzos en obtener altas utilidades sin tener en cuenta el nivel de riesgo asociado a sus inversiones. No obstante, gracias a las experiencias obtenidas a partir de eventos como el famoso martes negro que desencadenó la llamada crisis del 29, las quiebras de grandes organizaciones y las caídas en las bolsas más importantes del mundo, comenzó a surgir la necesidad de considerar también los posibles escenarios de pérdidas. Por lo anterior, se manifiesta el interés de la academia, el sector financiero, público y real de conformar portafolios de inversión que maximicen la rentabilidad de acuerdo a las condiciones y características de riesgo específicas del inversionista