Resumen

El problema de la permutación de la programación del taller de flujo (PFSP) es un problema importante en la industria manufacturera. El objetivo de este estudio es minimizar el tiempo total de finalización de la programación para una duración mínima. Aunque los algoritmos genéticos híbridos son populares para resolver PFSP, sus métodos de búsqueda local se vieron comprometidos por el óptimo local que tiene soluciones más pobres. Este estudio propone un nuevo algoritmo genético híbrido para PFSP que hace uso del método de búsqueda extensiva de vecindario. Para evaluar el rendimiento, los resultados de este estudio se compararon con otros algoritmos genéticos híbridos de última generación. Las comparaciones mostraron que el algoritmo propuesto superaba a los demás algoritmos. Un significativo 50% de las instancias de prueba alcanzaron las soluciones óptimas conocidas. El algoritmo propuesto es sencillo y fácil de implementar. Se puede ampliar fácilmente para aplicarlo a problemas de optimización combinatoria similares.

• Materias:Álgebra Análisis Matemático Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Algebra Mathematical Analysis Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:Problema de programación Permutation flowshop; PFSP; industria manufacturera; tiempo total de finalización; makespan mínimo; algoritmos genéticos híbridos.
• Keywords:Permutation flowshop scheduling problem; PFSP; manufacturing industry; total completion time; minimum makespan; hybrid genetic algorithms