Resumen

Nuestro objetivo es resolver el problema de programación cíclica con un único robot y tiempos de procesamiento flexibles en un taller de flujo robótico, que es un problema de optimización bien conocido en los sistemas de fabricación avanzados. El objetivo del problema es encontrar una secuencia óptima de movimientos del robot que maximice la tasa de rendimiento. Proponemos un algoritmo híbrido basado en el Algoritmo Evolutivo de Inspiración Cuántica (QEA) y operadores genéticos para resolver el problema. El algoritmo integra tres estrategias de decodificación diferentes para convertir individuos cuánticos en secuencias de movimientos del robot. La puerta Q se aplica para actualizar los estados de los bits Q en cada individuo. Además, se utilizan operadores de cruce y mutación con probabilidades adaptativas para aumentar la diversidad de la población. Se propone un procedimiento de reparación para tratar a los individuos inviables. Los resultados de la comparación entre instancias de referencia e instancias generadas aleatoriamente demuestran que el algoritmo propuesto es más eficaz para resolver el problema estudiado en términos de calidad de la solución y tiempo computacional.

• Materias:Álgebra Análisis Matemático Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Algebra Mathematical Analysis Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:Problema de programación cíclica; robot único; tiempos de procesamiento flexibles; taller de flujo robotizado; problema de optimización; algoritmo híbrido.
• Keywords:Cyclic scheduling problem; single robot; flexible processing times; robotic flow shop; optimization problem; hybrid algorithm