Técnicas metaheurísticas para la programación flexible de la producción

  1. RUIZ GARCÍA, RUBÉN
Dirigida por:
  1. Concepción Maroto Álvarez Director/a

Universidad de defensa: Universitat Politècnica de València

Fecha de defensa: 06 de octubre de 2003

Tribunal:
  1. Joaquín Sicilia Rodríguez Presidente/a
  2. Javier Alcaraz Soria Secretario/a
  3. Ethel-Virginia Mokotoff Miguel Vocal
  4. María José Oltra Mestre Vocal
  5. José Manuel Jabaloyes Vivas Vocal

Tipo: Tesis

Teseo: 105681 DIALNET

Resumen

La programación de la producción o la asignación de órdenes de producción a máquinas y su posterior secuenciación, representa un problema importante dentro de las industrias. Después de 50 años de investigación los problemas de programación de la producción siguen, en la mayoría de los casos, sin una solución satisfactoria. El objetivo principal de esta Tesis Doctoral es el desarrollar métodos para la programación flexible de la producción, abarcando desde problemas clásicos de tipo taller de flujo hasta problemas complejos extraídos del entorno productivo, concretamente del sector azulejero. En una primera fase se ha realizado una revisión del estado del arte para el problema del taller de flujo, y una evaluación comparativa de 25 métodos existentes. Se proponen dos nuevos algoritmos genéticos para este problema que incorporan cuatro nuevos operadores de cruce, y una serie de mejoras importantes, así como una hibridación con búsqueda local. Para la calibración del algoritmo se utilizan diseños de experimentos. Los resultados indican que los algoritmos desarrollados superan el resto de métodos, con unas diferencias que se sitúan entre el 9% y el 49%. Se considera también un problema más general como es el taller de flujo de permutación con tiempos de cambio de partida dependientes de la secuencia. Se realiza una revisión del estado del arte así como una adaptación de los dos algoritmos genéticos anteriores. Los algoritmos genéticos adaptados se calibran de nuevo con un conjunto de 480 problemas. Los algoritmos se comparan con otros 11 métodos. Los resultados indican que ambos algoritmos genéticos propuestos mejoran los resultados anteriores entre un 50% y un 488%. Otro tipo de problemas más realistas son los talleres de flujo híbridos que se dan en el sector azulejero. Se presenta una revisión del estado del arte y se propone también un algoritmo genético y una amplio diseño de experim