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En este trabajo se propone un modelo modificado del Algoritmo Gentico de Ordenacin No Dominante 2 (NSGA-II), que es uno de los Algoritmos Evolutivos Multiobjetivo. Este algoritmo es un nuevo modelo diseado para realizar un compromiso entre la minimizacin del coste del mantenimiento preventivo (MP) y la minimizacin del tiempo necesario para realizar este mantenimiento para un sistema serie-paralelo. En este modelo tambin se tienen en cuenta las limitaciones de mano de obra y equipos del equipo de mantenimiento y los efectos de los problemas de mantenimiento en los problemas de fabricacin. En el modelo matemtico, para encontrar las funciones objetivo adecuadas para el problema de programacin del mantenimiento es necesario integrar todos los costes de mantenimiento y las tasas de fallo. Adems, se aaden a las funciones objetivo los efectos de la interrupcin de la produccin durante el mantenimiento preventivo. Adems, para obtener un mejor rendimiento en comparacin con un algoritmo NSGA-II normal, propusimos un algoritmo modificado con un repositorio para guardar ms soluciones inaceptables. Estas soluciones pueden modificarse y cambiarse con el algoritmo de mutacin propuesto a soluciones aceptables. En este algoritmo, los operadores modificados, como el cruce binario simulado y la mutacin polinmica, mejorarn el algoritmo para generar convergencia y soluciones uniformemente distribuidas con soluciones ms diversas. Por ltimo, comparando las soluciones experimentales con las soluciones del Algoritmo Evolutivo de Pareto Fortalecido 2 (SPEA2) y el NSGA-II regular, el MNSGA-II genera soluciones ms eficientes y uniformes que los otros dos algoritmos.
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