Heurísticas para el problema de taller de flujo de permutación distribuido heterogénea

[ES] En este trabajo se estudia el problema de permutación distribuida heterogénea o DHPFSP (distributed heterogeneous permutation flowshop scheduling problem). Este problema pertenece al ámbito de la secuenciación de la producción, rama de la Investigación Operativa. Esta configuración de la produc...

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Detalhes bibliográficos
Autor: Cózar Terrón, Hugo de
Formato: tesis de maestría
Fecha de publicación:2023
País:España
Recursos:Universitat Politècnica de València (UPV)
Repositorio:RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia
Idioma:español
OAI Identifier:oai:riunet.upv.es:10251/198095
Acesso em linha:https://riunet.upv.es/handle/10251/198095
Access Level:acceso abierto
Palavra-chave:Flujo de permutaciones
Optimización
Heurísticas
Secuenciación distribuida
Distributed scheduling
Heuristics
Optimization
Permutation flow shop scheduling problem (PFSP)
Permutation flow shop
ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA
Máster Universitario en Ingeniería de Análisis de Datos, Mejora de Procesos y Toma de Decisiones-Màster Universitari en Enginyeria d&apos
Anàlisi de Dades, Millora de Processos i Presa de decisions
Descrição
Resumo:[ES] En este trabajo se estudia el problema de permutación distribuida heterogénea o DHPFSP (distributed heterogeneous permutation flowshop scheduling problem). Este problema pertenece al ámbito de la secuenciación de la producción, rama de la Investigación Operativa. Esta configuración de la producción es especialmente relevante en la economía actual, en la que una empresa puede disponer de varios centros de producción. Se caracteriza el DHPFSP para posteriormente proponer cinco heurísticas, cuyo rendimiento se analiza estadísticamente mediante un ANOVA, teniendo en cuenta distintos factores como el número de trabajos, y las interacciones de primer orden. Sobre todas las heurísticas se aplica una búsqueda local con el fin de mejorar la calidad de la solución, y se mide el rendimiento de la misma. Adicionalmente, se realiza un estudio sobre el coste computacional de las distintas heurísticas, y se analiza cómo cambia el valor esperado de la función objetivo según lo heterogéneo que sea la instancia del problema. Finalmente se sugiere la mejor heurística para resolver el problema teniendo en cuenta todos los factores estudiados.