Adaptación de un algoritmo de sistema biológico inmune para el mejoramiento de sistemas de producción tipo flow shop con máquinas en paralelo

Abstract

La presente investigación aborda el problema de secuenciación y asignación de máquinas en paralelo con restricción de precedencia y flujo continuo entre trabajos. El problema es considerado de tipo NP-Hard por su complejidad computacional y de gran importancia en la industria de optimización de recursos. La técnica empleada para solucionarlo es una metaheurística llamada algoritmo de Sistema Inmune, que surge como adaptación de los algoritmos genéticos a partir de la evolución biológica. Este procedimiento presenta operadores de selección por criterio, cruce en un punto y mutación en dos posiciones, basado en la estrategia propuesta de autores previos en esta rama. Con base en esto, se diseñó un programa que sirviera de software gestor del problema y a su vez, representara la adecuada asignación de trabajos. Posteriormente, se realizó una validación a través de la comparación de resultados obtenidos con lo encontrado por diversos autores para determinadas instancias. En consecuencia, se confirmó la eficiencia y eficacia del programa propuesto. Lo anterior se logró gracias al análisis de resultados por medio de un diseño de experimentos 2^3 con 8 réplicas, en el que se concluyó principalmente sobre los efectos de los factores escogidos.

In this research, the sequencing flowshop with assignment of parallel machines including precedence constriction and continuous flow is presented. This kind of problem is considered as NP-Hard computational complexity solution with high importance in industrial optimization resource optimization. Immune system algorithm technique, an adaptation of the genetic algorithm from biological evolution, was employed to find the solution problem. This metaheuristic structure presents selection operators by criteria, crossing on one point and two position mutation, considering proposed strategy of previous authors in this field. According with the problem and metaheuristic structure, a program was designed to serve as a problem managing software, and so on, will represent the spot-on job assignment. Furthermore, a comparison between optimal solution, reported in research papers, and the results obtained by the proposed technique define the validation process in terms of efficiency and efficacy of the metaheuristic. This validation process including factorial experimental design considering 8 iterations, to fitting the parameters defined in the metaheuristic structure.