Resumen

En los sistemas de fabricación del mundo real, los sistemas de programación de la producción se implementan a menudo bajo eventos aleatorios o dinámicos como fallos de la máquina, tiempos de procesamiento inesperados, llegada estocástica de los pedidos urgentes, cancelación de los pedidos, etc. Estos eventos dinámicos conducirán a un esquema de programación inicial no óptimo y/o inviable. Estos sucesos dinámicos hacen que el esquema de programación inicial no sea óptimo o viable. Por lo tanto, se necesitan enfoques de reprogramación dinámica adecuados para superar los eventos dinámicos. En este trabajo, proponemos un método de reprogramación dinámico basado en la estrategia de reprogramación a intervalos variables (VIRS) para tratar el problema de la programación dinámica de talleres flexibles considerando como interrupciones el fallo de una máquina, la llegada de un trabajo urgente y el daño de un trabajo. Por otro lado, se propone un algoritmo genético (AG) mejorado para minimizar la duración de los trabajos. En nuestro AG mejorado, se diseña una mezcla de población de inicialización aleatoria combinando la máquina de inicialización y la operación de inicialización con la inicialización aleatoria para generar una población inicial de alta calidad. Además, la estrategia elitista (ES) y la estrategia de diversidad de población mejorada (IPDS) se utilizan para evitar caer en la solución óptima local. Los resultados experimentales para eventos estáticos y varios dinámicos en el FJSP muestran que nuestro método es factible y eficaz.

• Materias:Transporte urbano Señales de control de tráfico Accidentes de transito Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Urban transport Traffic control signs Traffic accidents Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:eventos dinámicos, fallo de máquina, enfoques de reprogramación dinámica apropiados, problema de programación dinámica flexible de talleres, método de reprogramación dinámica, esquema de programación inicial, solución óptima local, estrategia de diversidad de población, sistemas de programación de la producción, población de inicialización aleatoria
• Keywords:dynamic events, machine failure, appropriate dynamic rescheduling approaches, dynamic flexible job shop scheduling problem, dynamic rescheduling method, initial scheduling scheme, local optimal solution, population diversity strategy, production scheduling systems, random initialization population