Por: Andrés Alberto; Dauzère-Pérès García León
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Fecha: 01/01/2016
Abstract:The publications on the Multi-Objective Flexible Job-shop Scheduling Problem (MOFJSP) usually aim at optimizing a combination of classical criteria not related to due dates, i.e. makespan, maximum workload and total workload, whose primary goal is to optimize the utilization of the machines.We propose a general approach for solving efficiently the MOFJSP, which aims at determining the Pareto front for multiple regular criteria. Optimizing regular criteria is relevant for improving the competitiveness of firms, since they can take into account cycle times, due dates and customer service through weights that can be given to jobs with different priority.Our approach uses a fast estimation function and an iterative local search in which a criterion to minimize is randomly selected at each move. Numerical experiments are conducted on test instances of the literature to minimize simultaneously the makespan, the maximum tardiness, the total tardiness and the total number of tardy jobs. The results show that, our approach provides a set of non-dominated solutions that is close to the Pareto front.Resumen: Las publicaciones sobre el Problema de Programación de Job-shop Flexible (MOFJSP) usualmente apuntan a optimizar una combinación de criterios clásicos no relacionados con fechas de vencimiento, como por ejemplo, makespan, carga de trabajo máxima y carga de trabajo total, cuyo objetivo principal es optimizar la utilización de la Máquinas.Este artículo propone un enfoque general para resolver eficientemente el MOFJSP, que tiene como objetivo determinar el frente de Pareto para múltiples criterios regulares. La optimización de criterios regulares es relevante para mejorar la competitividad de las empresas, ya que pueden tener en cuenta los tiempos de ciclo, las fechas de vencimiento y el servicio al cliente a través de pesos que se pueden dar a los trabajos con diferentes prioridades.El enfoque utiliza una función de estimación rápida y una búsqueda local iterativa en la que un criterio para minimizar se selecciona al azar en cada movimiento. Los experimentos numéricos se llevan a cabo en instancias de prueba de la literatura para minimizar al mismo tiempo el makespan, la tardanza máxima, la tardanza total y el número total de trabajos tardíos. Los resultados muestran que, nuestro enfoque proporciona un conjunto de soluciones no dominadas que está cerca del frente de Pareto.
Fuente:
Biblioteca Virtual Banco de la República
Tipo de contenido:
Artículos
