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Bicriterion Optimization for Flow Shop with a Learning Effect Subject to Release DatesOptimización bicriterio para flow shop con un efecto de aprendizaje sujeto a fechas de liberación.

Resumen

Este artículo investiga un problema de flujo en dos máquinas con fechas de liberación en el que los tiempos de procesamiento de trabajos son variables según un efecto de aprendizaje. El bicriterio es minimizar la suma ponderada del tiempo de finalización más tardío y el tiempo total de finalización sujeto a las fechas de liberación. Desarrollamos un algoritmo de ramificación y acotamiento (B&B) para resolver el problema utilizando una propiedad de dominancia, varias cotas inferiores y una cota superior para acelerar el proceso de eliminación del árbol de búsqueda. Además, proponemos un algoritmo memético multiobjetivo (MOMA), mejorado con una estrategia de inicialización y una estrategia de búsqueda global, para obtener el frente de Pareto del problema. También se realizan experimentos computacionales para examinar la efectividad y eficiencia del algoritmo B&B y el algoritmo MOMA.

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