Resumen. En el artículo se propone un algoritmo de Evolución Diferencial con Reparador Cromosómico (EDRC) aplicado a la secuenciación de vehículos, que consiste en encontrar una secuencia de producción de diferentes modelos de automóviles en una línea de ensamblaje. Este es un problema de satisfacción de restricciones multiobjetivo NP-Duro [1], en el que se busca violar la menor cantidad de restricciones. Para generar la población inicial se utiliza un operador de mutación basado en el cambio. Además, se propone un reparador cromosómico que toma en cuenta las características del problema y asegura la generación de individuos factibles. Las soluciones del EDRC fueron comparadas con los resultados reportados por el algoritmo de recocido simulado usado por la Renault [2] y el equipo que aplicó búsqueda tabú y búsqueda codiciosa greedy [3], mostrando competencia (39% de los casos), mejora (22% de los casos), no logrando competir en el 39% de los casos. En la etapa que dará continuidad al proyecto se analizarán operadores de mutación especializados para mejorar el desempeño de la propuesta.Palabras clave: problema de secuenciación de vehículos, evolución diferencial, reparador cromosómico Abstract. The article proposes a differential evolution algorithm with chromosome repair (EDRC), applied to sequencing of vehicles, this problem aims to find a production sequence of different car models in an assembly line. This is a NP-Hard multiobjective restrictions satisfaction problem [1], in which it is expected to violate the least amount of restrictions. A change-based mutation operator is used to generate the initial population. It also proposes a chromosomal repairman that takes into account the characteristics of the problem and ensures the generation of feasible individuals. EDRC solutions were compared with the results reported by the simulated annealing algorithm used by Renault [2] and the team that applied tabu search and greedy search [3], viewing competition (22% of cases), improvement (21% of cases), failing to compete in 37% of cases. The next phase of project will analyze specialized mutation operators to improve the performance of the proposal.
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