Un algoritmo genético para el problema de Job Shop Flexible A genetic algorithm for the Flexible Job Shop problem

• Main Authors: Rosa Medina Durán, Lorena Pradenas Rojas, Víctor Parada Daza
• Format: Article
• Language: English
• Published: Universidad de Tarapacá 2011-06-01
• Series: Ingeniare : Revista Chilena de Ingeniería
• Subjects: Problema Job Shop Flexible; algoritmos genéticos; programación de trabajos; optimización combinatoria; gestión de operaciones; Flexible Job Shop problem; genetic algorithms; scheduling; combinatorial optimization; operations management
• Online Access: http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-33052011000100006

En este estudio se propone e implementa computacionalmente un algoritmo genético secuencial para resolver el problema del Job Shop Flexible (existente en la Gestión de Operaciones), el cual es parte de la familia de los problemas de programación de tareas o trabajos (Scheduling) en un taller que funciona a pedido. Surge como una generalización del problema del Job Shop y permite optimizar el uso de los recursos (máquinas) con mayor flexibilidad, ya que cada máquina puede realizar más de una operación. Este problema ha sido estudiado por numerosos autores, los que han propuesto diversos modelos matemáticos y enfoques heurísticos. Debido a la naturaleza combinatoria, los métodos exactos que resuelven modelos matemáticos encuentran soluciones sólo para instancias pequeñas o simples del problema mencionado. Los resultados muestran la efectividad del algoritmo propuesto para entregar buenas soluciones en tiempos computacionales razonables en más de 130 instancias encontradas en la literatura.<br>This study proposes and computationally implements a sequential genetic algorithm to solve the Flexible Job Shop problem (found in Operations Management), which is part of the family of job or task scheduling problems in a shop that works on demand. It is a generalization of the Job Shop problem, and allows optimizing the use of resources (machines) in the shop, with greater flexibility, since each machine can perform more than one operation. This problem has been studied by many authors, who have proposed various mathematical models and heuristic approaches. Due to the combinatorial nature of the problem, the exact methods that solve the mathematical models are often solutions for small and simple instances of the problem. The results show the effectiveness of the proposed algorithm to provide good solutions in reasonable computational times in over 130 instances found in the literatura.