Resumen

En el presente documento se estudia un problema de programación de una sola máquina con deterioro y efecto de aprendizaje. El tiempo de procesamiento y la fecha de entrega se consideran variables inciertas debido a la falta de datos históricos. El objetivo es minimizar el tiempo de ciclo, el tiempo total de finalización, el tiempo total de finalización ponderado y la máxima tardanza en un entorno incierto. Para abordar el problema en un entorno incierto, se desarrollan el modelo de valor esperado y el modelo de valor pesimista. Estos modelos pueden convertirse en modelos equivalentes basados en el método de distribución inversa. Se demuestra que las reglas de despacho correspondientes pueden resolver el problema de manera óptima bajo diferentes criterios objetivos. Finalmente, se utiliza un análisis de sensibilidad para ilustrar la efectividad de estas reglas.

• Materias:Transferencia de calor Colectores Estimaciones de Integrales Diferencias finitas Presión barométrica
• Subjects:Heat transfer Manifolds Integral Estimates Finite Differences Barometric pressure
• Palabras claves:Problema de programación de una sola máquina; Deterioro; Efecto de aprendizaje; Variables inciertas; Reglas de despacho
• Keywords:Single-machine; Scheduling problem; Deterioration; Learning effect; Uncertain variables; Dispatching rules