Resumen

Consideramos un problema de programación de taller de flujo de permutación con un efecto de aprendizaje exponencial dependiente de la posición. El objetivo es minimizar los criterios de rendimiento de la vida útil y el tiempo de flujo total. Para el caso de programación de dos máquinas en un taller de flujo, demostramos que la regla de Johnson no es un algoritmo óptimo para minimizar la vida útil dado el efecto de aprendizaje exponencial. Además, utilizando la regla del tiempo total de procesamiento más corto primero (STPT), construimos los ratios de rendimiento del peor caso para ambos criterios. Por último, se propone un algoritmo de tiempo polinómico para casos especiales del problema estudiado.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:efecto de aprendizaje exponencial dependiente, caso de programación de taller de flujo de máquinas, problema de programación de taller de flujo de permutación, tiempos totales de procesamiento más cortos, ratios de rendimiento del caso, efecto de aprendizaje exponencial, tiempo total de flujo, makespan, regla, algoritmo óptimo
• Keywords:dependent exponential learning effect, machine flow shop scheduling case, permutation flowshop scheduling problem, shortest total processing times, case performance ratios, exponential learning effect, total flow time, makespan, rule, optimal algorithm