Ant colony optimization algorithm for a Bi-criteria 2-stage hybrid flowshop scheduling problem

8 páginasWe consider the problem of scheduling jobs in a hybrid flowshop with two stages. Our objective is to minimize both the makespan and the total completion time of jobs. This problem has been little studied in the literature. To solve the problem, we propose an ant colony optimization procedure. Computational experiments are conducted using random-generated instances from the literature. In comparison against other well-known heuristics from the literature, experimental results show that our algorithm outperforms such heuristics

Aplicación de la meta-heurística colonia de hormigas para la resolución de problemas multi-objetivo de programación de la producción en Flowshops híbridos (flexibles)

150 páginasCon el fin de mejorar los niveles de competitividad, las empresas de manufactura y de servicio están obligadas a la implementación constante de procedimientos formales que les permitan optimizar sus procesos. En ese sentido, en lo referente a las operaciones de manufactura, la logística de producción, y más específicamente la programación de operaciones, juega un papel importante en cuanto al uso eficiente de los recursos. La programación de operaciones (scheduling, en inglés) es una rama de la optimización combinatoria que consiste en la asignación de recursos para la realización de un conjunto de actividades con el fin de optimizar uno o varios objetivos. Debido a la complejidad intrínseca en la mayoría de los problemas de programación de la producción, los cuales son del tipo NP-duro (esto es, el tiempo que requieren para resolver un caso particular de un problema crece en el peor de los casos de manera exponencial con respecto al tamaño del problema), los métodos exactos convencionales de resolución tales como: programación lineal, entera y mixta, entre otros, no son eficientes en términos del tiempo de cálculo para llegar a la solución óptima. Por lo tanto, se hace necesario el uso de enfoques alternativos para resolver este tipo de problemas en un tiempo razonablemente corto para el tomador de decisiones, sobre todo aquellas que se toman diariamente. Dentro de estos enfoques se encuentran las metaheurísticas, que consisten en procedimientos formales desarrollados con el fin de superar esta dificultad que se presenta con los métodos tradicionales. Los procedimientos meta-heurísticos más comunes para la resolución de problemas combinatorios son: los algoritmos genéticos, la búsqueda tabú, la colonia de hormigas y el recocido simulado entre otros

Diseño de una metodología de programación de producción para la reducción de costos en un flow shop híbrido flexible mediante el uso de algoritmos genéticos. Aplicación a la industria textil

La industria textil posee configuración productiva flow shop híbrido flexible, además de una serie de particularidades que hacen que los modelos estándares de programación de producción no sean aplicables. Se ha demostrado la naturaleza N-P completo del problema, por lo que el uso de meta heurísticas está bien justificado. Considerando la importancia de la reducción de los costos de fabricación en la industria textil colombiana, se propone una nueva metodología de programación de producción basada en algoritmos genéticos, que tiene presente algunas de las complejidades de la industria textil (tiempos de montaje dependientes de la secuencia, máquinas paralelas no relacionadas, cumplimiento de fechas de entrega) y permite la reducción de sus costos de producción. Al aplicarla a un problema basado en la industria textil colombiana se obtuvo una mejora promedio del 22,39% y 22,36% con respecto al método SPT y a un método aleatorio, respectivamente. Asimismo se reduce casi en un 100% el incumplimiento de fechas de entrega. Se concluye que la metodología es efectiva y que puede extenderse su aplicación a otros sectores industriales con configuración flow shop híbrido flexible. Futuros trabajos podrían considerar otras complejidades como los lotes de transferencia variables, la entrada dinámica y la maleabilidad, o aplicar la metodología a otro tipo de industrias con esta configuración productivaAbstract : Textile industry can be described by the productive configuration denominated Hybrid Flow Shop, and has a number of characteristics that make the standard scheduling models not applicable. It has been proved the NP-complete nature of the problem, so that the use of meta-heuristics is well justified. Considering the importance of reducing manufacturing costs in Colombian textile industry, a new production scheduling methodology based on genetic algorithms is proposed, which take into account some of the complexities presented in the textile industry (sequence dependent setup times, unrelated parallel machines, compliance with due dates) and allows the reduction of production costs. When the methodology was applied to a Colombian textile industry-based problem, an average improvement of 22.39% and 22.36% in comparison with the SPT method and random method, respectively, were obtained. It was also reduced almost in 100% the failure to due dates. It is concluded that the methodology is effective and can extend its application to other industries with a hybrid flow shop configuration. Future work could consider other complexities such as variable transfer batches, dynamic input and malleability, or apply the methodology to other industries in this productive configurationMaestrí

Mejora de tiempos de entrega en un flow shop híbrido flexible usando técnicas inteligentes. Aplicación en la industria de tejidos técnicos

Se busca aportar herramientas útiles para la programación de producción en la industria de tejidos técnicos. Se parte de las condiciones actuales de la programación de producción en este tipo de industria y de los antecedentes en la literatura científica sobre modelos aplicables a estos entornos. Se propone un modelo de solución por técnicas inteligentes a la problemática de la secuenciación y asignación de tareas en los entornos flow shop híbrido flexible considerando situaciones como: paralelismo entre máquinas no relacionadas, tiempos de montaje dependientes de la secuencia, entrada dinámica de trabajos, restricción de elegibilidad, maleabilidad y lotes de transferencia variables entre etapas. De allí se construye la propuesta de solución que involucra simultáneamente todas las condiciones de entorno real mencionadas y aplica un algoritmo genético modificado de acuerdo a las características del problema. Se concluye que el modelado considerando condiciones realistas es posible, que los algoritmos genéticos son una opción práctica para entornos reales y que las empresas pueden obtener mejoras en su capacidad de respuesta con este tipo de solucionesAbstract : It seeks to provide useful tools for production scheduling in the technical textiles industry. It begins in the current conditions of production scheduling in this type of industry and the background in scientific literature, applicable to these environments models. The mathematical model to solve the problem of sequencing and assigning jobs in Flexible hybrid flow shop environments is developed considering: unrelated parallel machines, sequence dependent setup time, dynamic entry of jobs, availability constrain, malleability and variable transfer batches between stages. The solution proposal is build including all actual environment features considered together and applying a modified genetic algorithm modeled according to the problem. It is concluded that the model of scheduling problems considering realistic conditions is possible, that genetic algorithms are a practical option for real environments, and that companies can achieve improvements in their responsiveness with this kind of solutionsDoctorad