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UN ALGORITMO GENÉTICO HÍBRIDO Y UN ENFRIAMIENTO SIMULADO PARA SOLUCIONAR EL PROBLEMA DE PROGRAMACIÓN DE PEDIDOS JOB SHOP (A HYBRID GENETIC ALGORITHM AND A SIMULATED ANNEALING FOR SOLVING THE JOB SHOP SCHEDULING PROBLEM)

UN ALGORITMO GENÉTICO HÍBRIDO Y UN ENFRIAMIENTO SIMULADO PARA SOLUCIONAR EL PROBLEMA DE PROGRAMACIÓN DE PEDIDOS JOB SHOP (A HYBRID GENETIC ALGORITHM AND A SIMULATED ANNEALING FOR SOLVING THE JOB SHOP SCHEDULING PROBLEM)



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UN ALGORITMO GENÉTICO HÍBRIDO Y UN ENFRIAMIENTO SIMULADO PARA SOLUCIONAR EL PROBLEMA DE PROGRAMACIÓN DE PEDIDOS JOB SHOP (A HYBRID GENETIC ALGORITHM AND A SIMULATED ANNEALING FOR SOLVING THE JOB SHOP SCHEDULING PROBLEM). (2013). Revista EIA, 7(13), 39-51. https://eiaupgrade.metarevistas.org/index.php/reveia/article/view/231

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This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

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The authors exclusively assign to the Universidad EIA, with the power to assign to third parties, all the exploitation rights that derive from the works that are accepted for publication in the Revista EIA, as well as in any product derived from it and, in in particular, those of reproduction, distribution, public communication (including interactive making available) and transformation (including adaptation, modification and, where appropriate, translation), for all types of exploitation (by way of example and not limitation : in paper, electronic, online, computer or audiovisual format, as well as in any other format, even for promotional or advertising purposes and / or for the production of derivative products), for a worldwide territorial scope and for the entire duration of the rights provided for in the current published text of the Intellectual Property Law. This assignment will be made by the authors without the right to any type of remuneration or compensation.

Consequently, the author may not publish or disseminate the works that are selected for publication in the Revista EIA, neither totally nor partially, nor authorize their publication to third parties, without the prior express authorization, requested and granted in writing, from the Univeridad EIA.

José David Meisel
Liliana Katherine Prado

Liliana Katherine Prado,

Ingeniera Industrial, Universidad de Ibagué. Ibagué,Colombia.

La programación de pedidos para el problema de producción Job Shop(JSP), catalogado como NP-Hard, ha constituido un reto para la comunidad científica, debido a que alcanzar una solución óptima a este problemase dificulta en la medida que crece en número de máquinas y trabajos. Numerosas técnicas, entre ellas las metaheurísticas, se han empleadopara su solución, sin embargo, su eficiencia, en cuanto a tiempo computacional, no ha sido muy satisfactoria. Por lo anterior y para contribuir a la soluciónde este problema, se planteó el uso de unenfriamiento simulado propuesto (ESP) y de un algoritmo genético mejorado (AGM). Para el AGM se implementó una estrategia de enfriamiento simulado en la fase de mutación, que permite al algoritmo intensificar y diversificar las soluciones al mismo tiempo, con el fin de que no converja prematuramente a un óptimo local. Los resultados mostraron que los algoritmos propuestos arrojan buenos resultados, con desviaciones alrededor de los mejore svalores encontrados que no superan el 5 % para los problemas más complejos.

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