dc.contributor |
Universitat Politècnica de Catalunya. Departament d'Organització d'Empreses |
dc.contributor |
Ribas Vila, Immaculada |
dc.contributor.author |
De Micheli, Mauro |
dc.date |
2009-12 |
dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/2099.1/9170 |
dc.language.iso |
spa |
dc.publisher |
Universitat Politècnica de Catalunya |
dc.rights |
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Spain |
dc.rights |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
dc.rights |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ |
dc.subject |
Àrees temàtiques de la UPC::Economia i organització d'empreses::Direcció d'operacions::Anàlisi de processos de negoci i de fabricació |
dc.subject |
Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Programació |
dc.subject |
Flexible manufacturing systems |
dc.subject |
Algorithms |
dc.subject |
Heuristic programming |
dc.subject |
Sistemes de fabricació flexible |
dc.subject |
Algorismes |
dc.subject |
Programació heurística |
dc.title |
Algoritmo de búsqueda local iterativa para la programación de piezas en un sistema flow shop híbrido |
dc.type |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
dc.description.abstract |
El problema objeto de estudio es la programación de piezas en un sistema flowshop híbrido
flexible, con máquinas idénticas en paralelo en cada etapa y tiempos de preparación
dependientes de la secuencia. El objetivo de este proyecto es implementar un
procedimiento heurístico que permita resolver de modo eficiente la programación de las
piezas en este entorno con el fin de minimizar el retraso medio en la entrega de las piezas.
El procedimiento implementado es una metaheurística del tipo Iterated Local Search (ILS).
Esta metaheurística parte de una solución inicial (que puede ser de mayor o menor calidad)
y realiza una búsqueda local del vecindario, hasta encontrar un mínimo local. A
continuación empieza la parte iterativa del algoritmo durante la cual se aplican tres
operadores: la perturbación para modificar la solución en curso con el fin de escapar del
mínimo local, la búsqueda local que tiene la finalidad de analizar el vecindario y encontrar
un nuevo mínimo, y el criterio de aceptación que decide qué solución será perturbada en la
iteración siguiente. Los parámetros del algoritmo han sido calibrados mediante un diseño
de experimentos sobre 12 colecciones de 40 ejemplares, que resultan de la combinación
de diferente número de trabajos, diferente número de etapas y del número de máquinas en
cada etapa.
El análisis de la eficiencia del procedimiento propuesto ha sido realizado, por comparación
con otras tres variantes del mismo, sobre un conjunto de 720 ejemplares. Las variantes
implementadas resultan de cambios en la obtención de solución inicial, del vecindario
explorado o de la forma en la que se obtiene la programación en las diferentes etapas. |