Un Algoritmo Híbrido para la solución del Problema Job Shop Considerando Eficiencia Energética1

• Autores: Fabián Alexander Torres-Cárdenas, Lina Mayerly Lozano-Suárez, Víctor Alfonso Sanabria-Ruiz
• Localización: Producción + Limpia, ISSN-e 1909-0455, Vol. 17, Nº. 2, 2022, págs. 34-52
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • A Hybrid Algorithm for Solution of the Job Shop Problem Considering Energy Efficiency
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• Resumen
  • español

    Introducción: La presente investigación aborda un problema bi-objetivo, el clásico de la programación de la producción de sistema tipo taller Job Shop Scheduling con la extensión de eficiencia energética el cual busca minimizar el makespan y el consumo de energía. En este, se manejan maquinas fijas por operaciones, se producen variaciones en el consumo de energía y tiempo de procesamiento dependientes de la velocidad, lo cual se asemeja a ambientes reales presentes en las industrias. Este problema es considerado NP-Hard debido a su complejidad computacional. Objetivo: El objetivo de esta investigación es diseñar un algoritmo híbrido para la solución con el fin de minimizar el tiempo computacional y establecer la mejor secuencia y asignación de velocidades buscando reducir el tiempo de finalización de la última tarea (Makespan) y el consumo de energía. Materiales y métodos: El enfoque de investigación es cuantitativo de tipo Investigación aplicada tecnológica dado a que sirve para generar conocimientos que se puedan poner en práctica en el sector productivo, con el fin de impulsar un impacto positivo en la vida cotidiana. Resultados: El algoritmo propuesto se evaluó con problemas benchmarking de la literatura logrando un buen rendimiento en términos computacionales. Conclusiones: El algoritmo Recocido Simulado mejoró los resultados obtenidos por el algoritmo genético siendo la unión de los dos una buena alternativa para la solución del problema.

  • English

    Introduction : The present research addresses a bi-objective problem, the classic Job-Shop Scheduling problem with the extension of energy efficiency which seeks to minimize the brand and energy consumption.

    In this, fixed machines are handled by operations, there are variations in energy consumption and processing time depending on speed, which resembles real environments present in industries. This problem is considered NP-Hard due to its computational complexity.

    Objective . The objective of this research is to design a hybrid algorithm for the solution to minimize computational time and establish the best sequence and speed assignment seeking to reduce the completion time of the last task (Makespan) and energy consumption.

    Materials and methods .

    The research approach is quantitative of the Technological Applied Research type since it serves to generate knowledge that can be put into practice in the productive sector, to promote a positive impact on daily life.

    Results.

    The proposed algorithm was evaluated with benchmarking problems in the literature, achieving good performance in computational terms.

    Conclusions.

    The Simulated Annealing algorithm improved the results obtained by the genetic algorithm, being the union of the two a good alternative for solving the problem.