Algoritmo híbrido para un enfoque alternativo al Job-Shop Scheduling Problem

MARIANO FRUTOS; ANA CAROLINA OLIVERA; RICARDO CASAL

Foz do Iguaçu, Paraná, Brasil

Conferencia; International Conference on Industrial Engineering and Operations Management (ICIEOM 2007); 2007

ABEPRO - Brazilian Association of Production Engineering

El Job-Shop Scheduling Problem (JSSP), consiste en la asignación de recursos a diferentes actividades que se ejecutan simultáneamente a lo largo del tiempo. El rango de aplicación de la teoría de secuenciación abarca diferentes áreas de connocimiento. En particular, el JSSP se tratade uno de los problemas de optimización del tipo NP-Completo más difíciles de resolver. En este trabajo, se presenta un algoritmo híbrido (AH) para el JSSP. Con el objeto de obtener un conjunto de soluciones al problema planteado, esta técnica híbrida combina un Algoritmo Genético (AG) multiobjetivo con Simulated Annealing (SA). Inicialmente, el AG obtiene un conjunto de individuos no dominados. Estas soluciones son utilizadas luego por SA con el fin de lograr mejoras en los individuos. Dado que la solución final es siempre elegida por un Decision Maker, fue necesario brindar un conjunto de soluciones alternativas, las cuales se obtuvieron de manera natural con el concepto de Pareto.