| dc.creator | Torres Cárdenas, Fabián Alexander | |
| dc.creator | Lozano Suárez, Lina Mayerly | |
| dc.creator | Sanabria Ruiz, Víctor Alfonso | |
| dc.date | 2023-02-01T20:34:35Z | |
| dc.date | 2023-02-01T20:34:35Z | |
| dc.date | 2022 | |
| dc.date.accessioned | 2023-08-29T18:57:37Z | |
| dc.date.available | 2023-08-29T18:57:37Z | |
| dc.identifier | 1909-0455 | |
| dc.identifier | http://hdl.handle.net/10567/3428 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8512500 | |
| dc.description | 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. | |
| dc.publisher | Unilasallista Corporación Universitaria, Editorial Lasallista. | |
| dc.rights | Acceso abierto | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/ | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAcces | |
| dc.subject | Unilasallista Corporación Universitaria | |
| dc.subject | Área Metropolitana del Valle de Aburrá | |
| dc.subject | Eficiencia Energética | |
| dc.subject | Job Shop | |
| dc.subject | Algoritmo Híbrido | |
| dc.subject | Algoritmo Genético | |
| dc.subject | Algoritmo Recocido Simulado | |
| dc.title | Un Algoritmo Híbrido para la solución del Problema Job Shop Considerando Eficiencia Energética. | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/article | |
