Un Algoritmo evolutivo híbrido para el problema de programación del taller de flujo permutado con restricciones de turno

• Manuel Eduardo García Jiménez ^[1] ; Ornar Alexis Becerra Sierra ^[1] ; Juan Carlos Rivera ^[1]
  1. [1] Universidad EAFIT

     Universidad EAFIT

     Colombia

     
• Localización: Ingeniare: Revista Chilena de Ingeniería, ISSN-e 0718-3305, ISSN 0718-3291, Vol. 29, Nº. 3, 2021, págs. 546-556
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Hybrid evolutionary algorithm for the permutation flow shop scheduling problem with shifts constraints
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• Resumen
  • español

    Un Flow Shop es un sistema de producción en el cual una serie de trabajos debe seguir un flujo unidireccional para ser procesada en varias estaciones de trabajo. En este artículo se introduce el Permutation Flow Shop Scheduling Problem with Shifts Constraints (PFSSPSC), una variante del Permutation Flow Shop Scheduling Problem (PFSSP) en donde se busca minimizar el tiempo en que se terminan de procesar todos los trabajos y se imponen restricciones sobre los turnos de procesamiento de los trabajos. Estas restricciones consisten en que la ejecución de cada trabajo siempre debe terminar en el mismo turno en que empieza para evitar interrupciones. Además, en este artículo se introduce un algoritmo híbrido para hallar buenas soluciones al PFSSPSC. Éste consiste en un metaheurístico compuesto por un algoritmo genético y un algoritmo VNS (Variable Neighborhood Search). El algoritmo propuesto es probado con 120 instancias del PFSSP disponibles en la literatura adaptadas para el PFSSPSC. Las soluciones obtenidas son comparadas con aquellas ofrecidas por tres algoritmos heurísticos en cuanto a tiempo de ejecución y calidad de las soluciones obtenidas: un método constructivo, un método constructivo aleatorizado y un VND. La comparación entre los cuatro algoritmos muestra una superioridad de los algoritmos híbrido y VND en cuanto a la calidad de la solución, aunque el método constructivo y la búsqueda aleatoria son más rápidos. Entre el algoritmo híbrido y el VND no hay una gran diferencia en la calidad de la solución, pero el algoritmo híbrido es significativamente más rápido que el VND.

  • English

    A Flow Shop is a production system in which a series of jobs must follow a one-directional flow to be processed in several workstations. This article introduces the Permutation Flow Shop Scheduling Problem with Shifts Constraints (PFSSPSC), a variant of the Permutation Flow Shop Scheduling Problem (PFSSP) where it is sought to minimize the time in which all jobs are finished and shift constraints are imposed. These constraints consist of forcing the execution of each job to always end in the same shift in which they begin to avoid interruptions. In addition, this article introduces a hybrid algorithm to find good solutions to the PFSSPSC. This consists of a metaheuristic composed by a Genetic Algorithm and a Variable Neighborhood Search (VNS). The proposed algorithm is tested with 120 instances for the PFSSP available in literature adapted for the PFSSPSC. The obtained solutions are compared with those offered by three heuristic algorithms in terms of execution time and solution quality: a constructive algorithm, a randomized constructive method and a VND. The comparison among the four algorithms shows a superiority of hybrid and VND algorithms in terms of the solution quality, even if constructive and random search are faster. Among the hybrid algorithm and the VND there are not a great difference on solution quality, but the hybrid algorithm is significantly faster than VND.