Resumen

Se propone un nuevo algoritmo memético multiobjetivo basado en la descomposición (MOMAD) para resolver el problema multiobjetivo de programación flexible de talleres (MOFJSP), que minimiza simultáneamente el tiempo de ejecución, la carga de trabajo total y la carga de trabajo crítica. En primer lugar, se inicializa una población empleando una integración de diferentes estrategias de asignación de máquinas y secuenciación de operaciones. En segundo lugar, se presenta un algoritmo memético multiobjetivo basado en la descomposición mediante la introducción de una búsqueda local en MOEA/D. El enfoque de Tchebycheff de MOEA/D convierte el problema de optimización de tres objetivos en varios subproblemas de optimización de un solo objetivo, y los vectores de peso se agrupan mediante la agrupación de K-means. Algunos individuos buenos correspondientes a diferentes vectores de pesos se seleccionan mediante el mecanismo de torneo de una búsqueda local. En los experimentos, se estudia primero la influencia de tres funciones de agregación diferentes. Además, se investiga el efecto de la búsqueda local propuesta. Por último, MOMAD se compara con ocho algoritmos de última generación en una serie de instancias de referencia bien conocidas y los resultados experimentales muestran que el algoritmo propuesto supera o al menos tiene un rendimiento comparativo con los demás algoritmos.

• Materias:Álgebra Análisis Matemático Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Algebra Mathematical Analysis Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:Algoritmo memético multiobjetivo; descomposición; problema de programación flexible de talleres; duración; carga de trabajo total; carga de trabajo crítica.
• Keywords:Multiobjective memetic algorithm; decomposition; flexible job shop scheduling problem; makespan; total workload; critical workload