An agent-based genetic algorithm for hybrid flowshops with sequence dependent setup times to minimise makespan

Gómez-Gasquet, Pedro; Andrés, Carlos; Lario, Francisco-Cruz

doi:10.1016/j.eswa.2012.01.158

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“…Otra función importante de este operador es la de encontrar una región entre los candidatos que tenga una alta probabilidad de contener buenas soluciones aptas para la nueva generación (Su y Li, 2009). De otra parte, el operador de mutación genera una solución a partir de la modificación aleatoria de las características de un cromosoma padre (Gómez-Gasquet et al, 2012;Rajkumar y Shahabudeen, 2009).…”

Section: Algoritmo Usadounclassified

Reducción del Tiempo de Terminación en la Programación de la Producción de una Línea de Flujo Híbrida Flexible (HFS)

2015

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Se propone un modelo de programación de la producción mediante la aplicación de una meta heurística para lograr la reducción del tiempo de terminación del último trabajo (makespan). Se eligió como objeto de estudio una empresa del sector textil y a partir de la codificación de un algoritmo genético simple se desarrolló una metodología de programación de la producción para configuraciones tipo línea de flujo (flow shop) híbrida flexible. El algoritmo arroja resultados de buena calidad con tiempos computacionales bastante razonables y con coeficientes de variación del orden de 2%, en relación a los valores del makespan. Este modelo también muestra un nivel de eficiencia comparable a otras aplicaciones encontradas en la literatura, en las cuales se utilizan algoritmos evolutivos. Se concluye que a partir de la codificación del sistema productivo y sus principales restricciones, el algoritmo genético ejecuta bien la programación de producción reduciendo el makespan.

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Section: Algoritmo Usadounclassified

Reducción del Tiempo de Terminación en la Programación de la Producción de una Línea de Flujo Híbrida Flexible (HFS)

2015

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“…To validate the performance of the proposed RAIS algorithm, computational experiments and comparisons were conducted on Taillard's well-known benchmark problems used in earlier studies. In [18], an improved genetic algorithm based on software agent design was presented to minimize makespan for a variety of flow shop scheduling, specifically hybrid or flexible flow shop with sequence-dependent setup times. The paper [19] aimed to solve the hybrid flow shop scheduling problem in a flexible multistage batch production system, offering a heuristic procedure to minimize production makespan and increase productive capacity utilization using a batch aggregation/splitting strategy while introducing the workload leveling function concept.…”

Section: Meanings Of Abbreviations Inmentioning

confidence: 99%

A novel approach for product makespan prediction in production life cycle

Chang

Kong

Yin

2015

Int J Adv Manuf Technol

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A novel self-adaptive immune genetic algorithm (SAIGA)-dynamic back propagation neural network (DBPNN) model was developed to solve the difficulty of making maximum completion time prediction (makespan prediction). By analyzing history data of makespan and its related factors in production life cycle, a prediction model based on back propagation (BP) neural network was established, weight values and threshold values of the BP neural network model were improved dynamically, and the DBPNN model was further optimized via SAIGA, thus obtaining the SAIGA-DBPNN model. The proposed SAIGA-DBPNN model was applied to an aviation enterprise's makespan prediction. The application case suggested that the novel prediction method can yield accurate results. The usefulness of accurate makespan prediction in production life cycle as a tool for improving production efficiency was highlighted.

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“…En el caso del escenario C, el algoritmo SSDS es la mejor solución para todas las situaciones, excepto en el caso de la Figura 4, en el que con 20T y con la configuración P13, tanto por Gómez-Gasquet et al [11], basado en un algoritmo genético diseñado en base al enfoque de agentes software inteligentes. MAGSA-2 ha demostrado ser muy eficiente en el caso de TFH-TCPDS.…”

Section: Algoritmos Para La Reprogramación De La Producción En Tallerunclassified

Algoritmos para la programación reactiva de la producción: Aplicación a la industria cerámica

Gómez-Gasquet¹,

Díaz‐Madroñero²

2014

Bol. Soc. Esp. Ceram. Vidr.

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An agent-based genetic algorithm for hybrid flowshops with sequence dependent setup times to minimise makespan

Abstract: ElsevierGómez Gasquet, P.; Andrés Romano, C.; Lario Esteban, FC. (2012). An agent-based genetic algorithm for hybrid flowshops with sequence dependent setup times to minimise makespan. Expert Systems with Applications. 39 (9)

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Reducción del Tiempo de Terminación en la Programación de la Producción de una Línea de Flujo Híbrida Flexible (HFS)

Reducción del Tiempo de Terminación en la Programación de la Producción de una Línea de Flujo Híbrida Flexible (HFS)

A novel approach for product makespan prediction in production life cycle

Algoritmos para la programación reactiva de la producción: Aplicación a la industria cerámica

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