Métodos y algoritmos para resolver problemas de corte unidimensional en entornos realistas: aplicación a una empresa del sector siderúrgico

• Autores: Carlos P Gracia Calandín
• Directores de la Tesis: Carlos Andrés Romano (dir. tes.), Luis Ignacio Gracia Calandin (codir. tes.)
• Lectura: En la Universitat Politècnica de València ( España ) en 2010
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: José P. García-Sabater (presid.), Julio J. García Sabater (secret.), Ramón Álvarez Valdés (voc.), Alberto Gómez Gómez (voc.), Gabriel Villa Caro (voc.)
• Materias:
  • Matemáticas
    • Ciencia de los ordenadores
      • Heurística
    • Investigación operativa
      • Programación entera
  • Ciencias económicas
    • Organización y dirección de empresas
      • Organización de la producción
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: TESEO
• Resumen

  • RESUMEN La presente tesis doctoral aborda el análisis y modelización de los problemas de programación en el corte de perfiles estructurales de acero, así como la propuesta de diferentes metodologías y algoritmos basados en técnicas heurísticas que permiten resolverlos de manera óptima. En concreto se profundiza en los siguientes temas:

    - Se estudia la problemática concreta en el corte de vigas estructurales en una empresa de transformados metalúrgicos. Dicho estudio motiva y justifica todo el trabajo posterior, a la vez que proporciona un contexto concreto en el que aplicar de forma práctica los resultados obtenidos con los algoritmos desarrollados.

    - Se modeliza matemáticamente el Problema del Corte de vigas a partir de perfiles estructurales.

    - Se presenta una metodología que resuelve de manera eficiente, mediante el uso de patrones, el Problema del Corte para satisfacer la demanda de vigas en un periodo concreto. A tal efecto se desarrolla: un primer algoritmo genético que genera patrones de corte idóneos (fase 1); un segundo algoritmo genético que determina las frecuencias de uso de cada patrón para minimizar tanto el desperdicio como la sobreproducción (fase 2); y cuatro algoritmos adicionales que mejoran la solución obtenida en la fase anterior (fase 3).

    - A fin de evaluar la metodología propuesta, se desarrolla un generador de problemas que a partir de unos parámetros de instancia obtiene distintos problemas de test.

    - Se propone otro algoritmo genético para resolver el Problema multiobjetivo de Secuenciación de Patrones optimizando dos objetivos: minimizar las necesidades de espacio para el apilamiento de pedidos en curso y minimizar la extensión temporal requerida para procesar los pedidos.

    - Finalmente se propone una metodología para la resolución del Problema Global de Corte y Secuenciación.