Resumen

Muchos de los problemas que surgen en los sistemas de producción pueden ser manejados con técnicas multiobjetivo. Uno de esos problemas es el de programar operaciones sujetas a restricciones en la disponibilidad de máquinas y capacidad de buffer. En este artículo analizamos diferentes Algoritmos Evolutivos multiobjetivo (MOEAs) para este tipo de problemas. Consideramos un marco experimental en el que programamos operaciones de producción para cuatro contextos de Job-Shop del mundo real utilizando tres algoritmos, NSGAII, SPEA2 e IBEA. Utilizando dos índices de rendimiento, Hipervolumen y R2, encontramos que SPEA2 e IBEA son los más eficientes para las tareas en cuestión. Por otro lado, IBEA parece ser una mejor elección de herramienta ya que produce más soluciones en la frontera de Pareto aproximada.

• Materias:Robots Cuidados pediátricos Experimentos numéricos Radares Factores psicológicos
• Subjects:Robot Pediatric care Numerical experiments Radars Psychological factors
• Palabras claves:Problemas; Técnicas multiobjetivo; Programación de operaciones; Restricciones; Algoritmos Evolutivos Multiobjetivo; NSGAII; SPEA2; IBEA
• Keywords:Problems; Multiobjective techniques; Scheduling operations; Constraints; Evolutionary multiobjective Algorithms; NSGAII; SPEA2; IBEA