Desempeño de Técnicas Tradicionales de Programación de la Producción Frente a un Algoritmo Evolutivo

Abstract

Se comparan los resultados de algunas técnicas tradicionales para la solución de problemas de programación de la producción en sistemas Job Shop-Open Shop (FIFO, LIFO, SPT, LPT) con los de un algoritmo evolutivo del campo de la inteligencia artificial. Se presentan los resultados de un análisis exhaustivo de 12600 problemas de programación de la producción en sistemas Job Shop-Open Shop, comparando las diversas técnicas. Si bien en la mayor parte de los experimentos el algoritmo evolutivo arrojó un mejor desempeño en términos del tiempo máximo de procesamiento (makespan), en algunos casos particulares la utilización de técnicas tradicionales fueron igualmente eficientes. Aunque que se piensa que el uso de técnicas avanzadas provee mejores resultados en todo problema de programación de la producción, esto no siempre suele ser cierto. Palabras clave: reglas de prioridad; algoritmos evolutivos; job shop: open shop; programación de la producción

Optimización por colonia de hormigas para el ruteo de la preparación de pedidos en almacenes de múltiples bloques

“…El desempeño del ACO se compara con la heurística de ruteo S-shape y Aisle-by-Aisle para múltiples bloques, y con el algoritmo genético (AG) propuesto por (Cano et al 2019) debido a que se tiene acceso al código de dicho algoritmo. Se aclara que las heurísticas de ruteo S-shape y Aisle-by-Aisle para múltiples bloques siguen un patrón de ruteo establecido, el cual es independiente de parámetros, tal y como sucede con reglas de prioridad aplicados a problemas combinatoriales (Castrillón et al 2018). Respecto a los parámetros del AG utilizado para comparar el desempeño del ACO propuesto, estos corresponden a los propuesto por Cano et al (2019).…”