Implementación de un algoritmo híbrido entre genético y VND para dar solución al problema de Flowshop Distribuido y Permutado con etapa de ensamble considerando tiempos de alistamiento dependientes de la secuencia y fábricas heterogéneas

Abstract

En esta investigación se presenta un algoritmo hibrido entre genético y VND (HGA-VND) para dar solución al problema de Flowshop Distribuido y Permutado con etapa de ensamble, considerando tiempos de alistamiento dependientes de la secuencia y fábricas heterogéneas; teniendo como función objetivo la minimización del makespan o tiempo total completamiento. Para la codificación del algoritmo se utiliza el software MATLAB R2018b. Por otra parte, para la calibración de la metaheurística se realiza un diseño de experimentos 34 , esto con el objetivo de seleccionar los mejores niveles de los factores: población inicial, probabilidad de cruce, probabilidad de mutación y número de iteraciones. Este diseño se analiza con ayuda del software MINITAB19. La comparación de resultados se realiza con la solución de 35 instancias, las cuales son contrastadas con la mejor solución existente en la literatura, a través del indicador RPD. Como resultados se encuentra que la metaheurística presenta un mejor desempeño para la solución de instancias pequeñas y medianas que los existentes en la literatura.