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Description
Mind Map by Edwin Casa, updated more than 1 year ago
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Created by Edwin Casa
almost 8 years ago
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Algoritmo genético para solucionar el
problema de dimensionamiento y
programación de lotes con costo
- Algoritmo
Genetico
- Es susceptible de ser
resuelto utilizando un
método basado en GA o
HGA.
Annotations:
- Genetic Algorithms o GA Hybrid Genetic Algorithm o HGA
- Se presenta la
hibridación entre un
algoritmo genético y un
algoritmo de propósito
específico como lo es el
Optimal Timing
- Se establece un nivel
de hibridación de bajo
nivel
- Los HGA son esquemas de
optimización cooperativa en el que
los algoritmos incorporados
trabajan en conjunto con los
operadores genéticos
- Los GA y los HGA han sido
ampliamente utilizados como
método de solución para problemas
de tamaño de lote y de
programación en una máquina
- Los HGA son esquemas de
optimización cooperativa en el que
los algoritmos incorporados
trabajan en conjunto con los
operadores genéticos
- Se establece un nivel
de hibridación de bajo
nivel
- Es susceptible de ser
resuelto utilizando un
método basado en GA o
HGA.
- Problema
- Determinar los tamaños de los lotes
de producción y su programación
- La suma de los
costos de:
- Alistamiento,
mantener unidades
en el inventario,
penalizaciones por
entregas tardías
- Alistamiento,
mantener unidades
en el inventario,
penalizaciones por
entregas tardías
- La suma de los
costos de:
- El problema de tamaño de
lote ha sido modelado de dos
formas diferentes:
- “Ventana de tiempo
grande” es el Problema
de Programación y
Tamaño de Lote
Capacitado
- “Ventana de tiempo
pequeña” es el
Problema de
Programación y
Tamaño de Lote
Discreto
- “Ventana de tiempo
grande” es el Problema
de Programación y
Tamaño de Lote
Capacitado
- Determinar los tamaños de los lotes
de producción y su programación
- Resultados
- El HGA se desarrolló en lenguaje
Java, las instancias se corrieron en
un computador personal con
procesador AMD® Athlon® II X2 250
con 4 GB de memoria RAM
- El algoritmo propuesto obtiene soluciones
robustas para un ambiente de manufactura
de una sola máquina sin importar cuales
sean las proporciones de los costos de
alistamiento y penalización por tardanza con
respecto al costo de mantener inventario.
- Se desarrollo un algoritmo
genético híbrido para la
secuenciación de tamaños de lote
con penalizaciones por
terminaciones tempranas, tardías
y costos de alistamiento
dependientes de la secuencia.
- El HGA se desarrolló en lenguaje
Java, las instancias se corrieron en
un computador personal con
procesador AMD® Athlon® II X2 250
con 4 GB de memoria RAM
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