2018
DOI: 10.1007/s12652-018-0814-3
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Application of genetic algorithm to job scheduling under ergonomic constraints in manufacturing industry

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“…Like RULA, its main goal is to produce a single number (index) to assess the severity of the ergonomic hazard. Sana et al (Sana et al 2019) used both RULA and OCHRA as inputs to a genetic algorithm in order to optimize the workplace and the task rotation that a worker should do in a virtual environment.…”
Section: Introductionmentioning
confidence: 99%
“…Like RULA, its main goal is to produce a single number (index) to assess the severity of the ergonomic hazard. Sana et al (Sana et al 2019) used both RULA and OCHRA as inputs to a genetic algorithm in order to optimize the workplace and the task rotation that a worker should do in a virtual environment.…”
Section: Introductionmentioning
confidence: 99%
“…Given a set of workers and workstations, obtaining an optimal rotation schedule according to some criteria is a combinatorial optimization problem. Although there are some other techniques applied to the resolution of this kind of problems, such as Integer Programming [9,10,29], one the most common ways to obtain good solutions in short times is using heuristics and metaheuristics like genetic algorithms or tabu search [25,[30][31][32][33][34][35][36][37]. This paper presents RGA, an evolutionary algorithm [38] to generate job rotation schedules aimed to prevent WRMDs, that simultaneously solves important organizational problems found when rotation schedules are implemented in real environments.…”
Section: Introductionmentioning
confidence: 99%
“…VI. DISCUSIÓN Según [4] muestra que ha reorganizado el 69% de los colaboradores por el criterio de ergonomía física de cada uno, tomando como parámetros de entradas para el proceso evolutivo las posiciones comunes de cada uno de ellos, frente al modelo propuesto que da como resultado la reorganización del 5.6% de colaboradores, donde el parámetro de entrada es el criterio de su hoja de vida.…”
Section: Lista De 250 Colaboradores (Coli) Con Su Valuación Respecto unclassified
“…Investigaciones referenciales encontramos en [4] donde usa algoritmo genético de criterios múltiples para la generación de horarios de rotación de trabajo, con el objetivo de diversificar las tareas realizadas durante la hora de trabajo, considerando como insumo para el cromosoma las capacidades permanentes y temporales de cada trabajador. En la investigación de [5] propone un diseño de horario de rotación laboral, considerando los criterios ergonómicos de competencia, así también [6] en su investigación presenta un hibrido de algoritmo genético con el método de búsqueda Tabú para problemas de programación flexible, donde combina estos métodos para evaluar el conjunto de tareas y que éstos conjuntos son los genes del cromosoma.…”
Section: Introductionunclassified