Aplicación de la meta-heurística colonia de hormigas para la resolución de problemas multi-objetivo de programación de la producción en Flowshops híbridos (flexibles)
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URI: http://hdl.handle.net/10818/6716Compartir
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Niebles Atencio, Fabricio AndrésFecha
2012-04-08Resumen
Con el fin de mejorar los niveles de competitividad, las empresas de manufactura y de servicio están obligadas a la implementación constante de procedimientos formales que les permitan optimizar sus procesos. En ese sentido, en lo referente a las operaciones de manufactura, la logística de producción, y más específicamente la programación de operaciones, juega un papel importante en cuanto al uso eficiente de los recursos.
La programación de operaciones (scheduling, en inglés) es una rama de la optimización combinatoria que consiste en la asignación de recursos para la realización de un conjunto de actividades con el fin de optimizar uno o varios objetivos. Debido a la complejidad intrínseca en la mayoría de los problemas de programación de la producción, los cuales son del tipo NP-duro (esto es, el tiempo que requieren para resolver un caso particular de un problema crece en el peor de los casos de manera exponencial con respecto al tamaño del problema), los métodos exactos convencionales de resolución tales como: programación lineal, entera y mixta, entre otros, no son eficientes en términos del tiempo de cálculo para llegar a la solución óptima.
Por lo tanto, se hace necesario el uso de enfoques alternativos para resolver este tipo de problemas en un tiempo razonablemente corto para el tomador de decisiones, sobre todo aquellas que se toman diariamente. Dentro de estos enfoques se encuentran las metaheurísticas, que consisten en procedimientos formales desarrollados con el fin de superar esta dificultad que se presenta con los métodos tradicionales. Los procedimientos meta-heurísticos más comunes para la resolución de problemas combinatorios son: los algoritmos genéticos, la búsqueda tabú, la colonia de hormigas y el recocido simulado entre otros.