NAJARRO, Rodolfo; LOPEZ, Ringo; RACINES, Ruth Elizabeth    PURIS, Amilkar. Un Algoritmo Genético Híbrido para la Optimización del Flow Shop Scheduling bajo Restricciones de Entornos Reales. []. , 8, 5, pp.14-25. ISSN 1390-6542.  https://doi.org/10.29019/enfoqueute.v8n5.176.

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Este trabajo tiene como objetivo analizar el efecto de la inclusión de varias restricciones que influyen negativamente en la programación de la producción en un ambiente de manufactura real. Para la solución del problema de secuenciación tratado en esta investigación, conocido como Flow Shop Scheduling, se introduce un eficiente Algoritmo Genético combinado con una Búsqueda Local de Vecindad Variable para problemas de n tareas y m máquinas minimizando el tiempo de completamiento total de las tareas o makespan. Las restricciones de fechas de liberación, tiempos de configuración dependientes de la secuencia y tiempos de transportación son introducidas. Estas son restricciones comunes que pueden ser encontradas en múltiples ambientes manufactureros donde existen máquinas y herramientas, y un conjunto de tareas debe procesarse en estas siguiendo el mismo patrón de flujo. Los experimentos computacionales realizados sobre un conjunto de instancias de problemas de diferentes tamaños de complejidad demuestran que la metaheurística híbrida propuesta alcanza soluciones de alta calidad comparables con los óptimos reportados.

This paper aims to analyzing the effect of the inclusion of several constraints that have negative influence in the real manufacturing productions. For the solution of the scheduling problem treated in this paper, known as Flow Shop Scheduling, an efficient Genetic Algorithm is introduced combined with the Variable Neighborhood Search for problems of n tasks and m machines minimizing the total completion time or makespan. Release date, dependent setup-times and transport times are entered. These are common restrictions that can be found in multiple manufacturing environments where there are machines, tools, and a set of jobs must be processed in these, following the same flow pattern. The computational experiments carried out on a set of instances of problems of different sizes of complexity show that the proposed hybrid metaheuristic achieves high quality solutions comparable to the optimum ones reported.

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