8 research outputs found

    An alternative solution for the repair of electrical breakdowns after natural disasters based on ant colony optimization

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    Abundant literature is available for the route planning based on meta-heuristic algorithms. However, most researches in this field are developed under normal scenarios (e.g. normal weather conditions). The natural disasters, such as hurricanes, on the contrary, impose hard constraints to these combinatorial problems. In this paper, a route-planning problem is solved, specifically, for the repair of electrical breakdowns that occur after natural disasters. The problem is modeled using an assignment-based integer programming formulation proposed for the Multiple Traveling Salesman Problem (mTSP). Moreover, this paper proposes the creative application of an algorithm based on Ant Colony Optimization (ACO), specifically Multi-type Ant Colony System (M-ACS), where each colony represents a set of possible global solutions. Ants cooperate and compete by means of “frequent” pheromone exchanges aimed to find a solution. The algorithm performance has been compared against other ACO variant, showing the efficacy of the proposed algorithm on realistic decision-making

    Environmental performance evaluation under a green supply chain approach

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    Among the environmental management approaches, the concept of Green Supply Chain Management (GSCM) has become one of the most important in recent years. The GSCM approach addresses all processes and activities that make up the supply chain echelons (procurement, manufacturing and delivery), also including design, purchasing, marketing and reverse logistics. Although the literature review identified the existence of a variety of environmental performance indicators framed the Pressure-State-Response approach, indicators applied under the GSCM approach were not found. Therefore, this paper presents a methodology for the construction of a multicriteria indicator to measure the environmental performance under the GSCM approach, based on 8 processes and 32 activities identified from the literature review. The indicator was applied in a group of 14 companies in the coffee region of Colombia. The results indicate a heterogeneous performance among the companies and a significant lag in some of the analyzed processes

    ESTRATEGIA DE LOCALIZACIÓN CON ENFOQUE MULTIOBJETIVO PARA ALMACENES INTERMEDIOS EN PROCESOS DE RECICLAJE DE ENVASES DE VIDRIO

    No full text
    <p class="MsoNormal" style="margin: 0in 0in 0pt; text-align: justify;"><span style="font-size: 10pt;" lang="ES"><span style="font-family: Times New Roman;">Los problemas de ubicación de instalaciones (<em>facilities location</em>) son considerados por diversos autores, como problemas complejos o también llamados NP-<em>hard</em>, y han sido ampliamente estudiados en literaturas especializadas de Investigación de Operaciones. La localización de instalaciones valora un conjunto de lugares factibles en los cuales pudieran situarse centros de producción de bienes, servicios, almacenes, etc. La ubicación de estas instalaciones implica costo de inversión en estructuras y otros costos asociados a la apertura de la misma, así como, una posible ganancia futura. A diferencia de otras investigaciones, el presente trabajo propone la obtención óptima de ubicación, con enfoque multiobjetivo, para varios almacenes simultáneamente, los cuales son declarados como intermedios en procesos de reciclaje de envases de vidrios para una cervecería cubana. El trabajo propone la utilización de Algoritmos Evolutivos Multiobjetivo, los cuales han sido abordados en investigaciones relacionadas con el tema pero orientados esencialmente a instalaciones de servicio.</span></span></p&gt

    An alternative solution for the repair of electrical breakdowns after natural disasters based on ant colony optimization

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    Abundant literature is available for the route planning based on meta-heuristic algorithms. However, most researches in this field are developed under normal scenarios (e.g. normal weather conditions). The natural disasters, such as hurricanes, on the contrary, impose hard constraints to these combinatorial problems. In this paper, a route-planning problem is solved, specifically, for the repair of electrical breakdowns that occur after natural disasters. The problem is modeled using an assignment-based integer programming formulation proposed for the Multiple Traveling Salesman Problem (mTSP). Moreover, this paper proposes the creative application of an algorithm based on Ant Colony Optimization (ACO), specifically Multi-type Ant Colony System (M-ACS), where each colony represents a set of possible global solutions. Ants cooperate and compete by means of “frequent” pheromone exchanges aimed to find a solution. The algorithm performance has been compared against other ACO variant, showing the efficacy of the proposed algorithm on realistic decision-making.En la literatura especializada existe abundante literatura sobre la aplicación de meta-heurísticas en la planeación de rutas. Sin embargo, la mayoría de las investigaciones en este campo han sido desarrolladas bajo escenarios normales (ejemplo bajo condiciones meteorológicas normales). Los desastres naturales, por ejemplo los huracanes, incrementan la complejidad en este tipo de problemas combinatorios. En este artículo se resuelve un problema de planeación de ruta, específicamente para la reparación de averías eléctricas que suceden posteriores a un desastre natural. El problema es modelado empleando una formulación entera basada en asignación para Múltiples Viajeros Vendedores (mTSP). Por otra parte, en el artículo se propone una aplicación creativa de un algoritmo de optimización basado en Colonia de Hormigas (ACO), específicamente Sistema de Hormigas Multi-tipos, donde cada colonia representa un conjunto de posibles soluciones globales del problema. Las hormigas cooperan y compiten mediante frecuentes intercambios de feromonas para buscar una solución del problema. El desempeño del algoritmo ha sido comparado con otras variantes de ACO, mostrando la eficacia del algoritmo propuesto en ambiente realístico de la toma de decisiones

    Heuristic for production scheduling on job-shop plants considering preventive maintenance tasks

    No full text
    The simultaneous analysis of production scheduling and preventive maintenance task attracts special attention of researchers due to its complexity and therefore the necessity to seek efficient methods for solving this kind of combinatorial problems. This paper presents a heuristic approach to solve this issue on job shop plants. The solution method includes a linear programming model, based on the Traveling Salesman Problem, where the setup time is considered as distance measure. The method ́s aim is to obtain a sequence of production orders and preventive maintenance tasks that reduce the idle time and the backlogs simultaneously, accomplishing the maintenance program. After finding an optimal solution for each machine a Correction Factor (CF) is determined as new distance measure. The CF considers the structure of the initial solution, the machine utilization and the product priorities. Then, the final solution is reached running the linear programming model using the distance updated values. Finally, the proposed heuristic is applied to real case study of the Cuban industry. The experimental results indicated a significant idle time reduction for the company under examination.El análisis simultáneo de la programación de la producción y las tareas de mantenimiento preventivo atrae especial atención en los investigadores debido a su gran complejidad y por ende la necesidad de encontrar métodos eficientes para resolver este tipo de problema combinatorio. Este artículo presenta un enfoque heurístico para resolver dicha problemática en plantas tipo job-shop. El método de solución incluye un modelo de programación lineal inspirado en el problema del Agente Vendedor, donde el tiempo de iniciación es considerado como métrica de distancia. El método persigue obtener una secuencia de las órdenes de producción y tareas de mantenimiento preventivo que reduzcan el tiempo ocioso y los retrasos simultáneamente, cumpliendo con el programa de mantenimiento. Luego de encontrar la solución óptima para cada máquina, un factor de corrección (CF) es determinado como la nueva medida de distancia. El factor CF considera la estructura inicial de solución, la utilización de las máquinas y las prioridades en los productos. De esta forma, la solución final es alcanzada solucionando el modelo de programación lineal usando los valores de distancia actualizados. Finalmente, la heurística propuesta es aplicada en un caso de estudio real de la Industria Cubana. Los resultados experimentales indicaron una reducción significativa del tiempo ocioso para la compañía objeto de estudio

    Heuristic for production scheduling on job-shop plants considering preventive maintenance tasks

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    The simultaneous analysis of production scheduling and preventive maintenance task attracts special attention of researchers due to its complexity and therefore the necessity to seek efficient methods for solving this kind of combinatorial problems. This paper presents a heuristic approach to solve this issue on job shop plants. The solution method includes a linear programming model, based on the Traveling Salesman Problem, where the setup time is considered as distance measure. The method´s aim is to obtain a sequence of production orders and preventive maintenance tasks that reduce the idle time and the backlogs simultaneously, accomplishing the maintenance program. After finding an optimal solution for each machine a Correction Factor (CF) is determined as new distance measure. The CF considers the structure of the initial solution, the machine utilization and the product priorities. Then, the final solution is reached running the linear programming model using the distance updated values. Finally, the proposed heuristic is applied to real case study of the Cuban industry. The experimental results indicated a significant idle time reduction for the company under examination

    Evaluación del desempeño ambiental bajo enfoque de cadena de abastecimiento verde

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    Entre los enfoques existentes de gestión ambiental, la gestión de cadenas de abastecimiento verde (Green Supply Chain Managemen t, GSCM), se ha convertido en uno de los más relevantes en los últimos años. El en foque GSCM aborda todos los procesos y actividad es que componen la cadena de abastecimiento en los eslabones de aprovi sionamiento, manufactura y entregas, incluyendo también el diseñ o, las compras, el marketing y la logística inve rsa. Aunque la revisión bibliográfica permiti ó identificar la existencia de una gran v ariedad de indicadores de desempeño ambiental que se enmarcan en el enfoque PresiónEstadoRes puesta, no se encontraron indicadores aplica dos bajo un enfoque GSCM. Por tanto, el presente ar tículo expone una metodología para la cons trucción de un indicador de corte multicrit erio que permite evaluar el desempeño ambiental desde el enfoque GSCM, con base en 8 procesos y 32 actividades detectadas en la revisión de literatura. El indicador fue aplicado en un grupo de 14 empresas de la región cafetera de Colombia. Los resultados indican un d esempeño heterogéneo entre las compañías analizadas y un rezago importante en algunos procesos

    ASISTENCIA DECISIONAL EN EL PROCESO DE OPTIMIZACIÓN PARA EL ENRUTAMIENTO DE VEHÍCULOS

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    <p class="MsoNormal" style="margin: 0in 0in 0pt; text-align: justify;"><!--[if gte mso 9]><xml> <w:WordDocument> <w:View>Normal</w:View> <w:Zoom>0</w:Zoom> <w:TrackMoves /> <w:TrackFormatting /> <w:HyphenationZone>21</w:HyphenationZone> <w:PunctuationKerning /> <w:ValidateAgainstSchemas /> <w:SaveIfXMLInvalid>false</w:SaveIfXMLInvalid> <w:IgnoreMixedContent>false</w:IgnoreMixedContent> <w:AlwaysShowPlaceholderText>false</w:AlwaysShowPlaceholderText> <w:DoNotPromoteQF /> <w:LidThemeOther>ES</w:LidThemeOther> <w:LidThemeAsian>X-NONE</w:LidThemeAsian> <w:LidThemeComplexScript>X-NONE</w:LidThemeComplexScript> <w:Compatibility> <w:BreakWrappedTables /> <w:SnapToGridInCell /> <w:WrapTextWithPunct /> <w:UseAsianBreakRules /> <w:DontGrowAutofit /> <w:SplitPgBreakAndParaMark /> <w:DontVertAlignCellWithSp /> <w:DontBreakConstrainedForcedTables /> <w:DontVertAlignInTxbx /> <w:Word11KerningPairs /> <w:CachedColBalance /> </w:Compatibility> 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En ocasiones este problema se hace tan complejo que requiere algoritmos que encuentren su solución en tiempo factible y con adecuada calidad. Diversas investigaciones científicas han mostrado el uso efectivo de algoritmos heurísticos en problemas reales de enrutamiento de grandes dimensiones. Por otra parte, en un grupo no menos importante de investigaciones, se evidencian valiosas soluciones con algoritmos exactos y aproximados (los aproximados no serán abordados en esta investigación) aplicados a problemas de dimensiones inferiores. Es por ello que la motivación fundamental de esta investigación conduce a realizar un análisis previo a la optimización concreta de problemas reales de enrutamiento, con la finalidad de conocer en qué grupo de algoritmos (exactos o heurísticos) estará la posible solución de los mismos. En el trabajo se propone el uso de Análisis Discriminante, con vista a clasificar el área de solución para problemas reales de enrutamiento de vehículos en empresas cubanas.</span></p> <p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"> </p> <p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><em><span style="font-size: 10pt;" lang="EN-US">The Vehicle Routing Problem (VRP) has been extensively studied by different authors, often specialists in the areas of Operations Research and Logistics. Sometimes this problem is so complex that it requires algorithms to find feasible solution in time with adequate quality. Several researches have shown the effective use of heuristic algorithms on vehicle routing for large dimension problem.</span></em><span class="longtext1"><em><span style="background: none repeat scroll 0% 0% white;" lang="EN-US"> </span></em></span><em><span style="font-size: 10pt;" lang="EN-US">Moreover, in a not least important researches solutions are demonstrated with exact and approximate algorithms (the approximate not be addressed in this research) applied to problems with lower dimensions. For that reason the aim is to make an analysis before optimization process of real VRP in order to know which group of algorithms (exact or heuristic) will be the possible solution of them. The paper proposes <a name="OLE_LINK25"></a><a name="OLE_LINK24"><span>Discriminate Analysis</span></a> in order to classify the solution area for a real VRP in Cuban Enterprise.</span></em></p&gt
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