Uso de Algoritmos Genéticos para el logro de la eficiencia energética en plantas de manufactura bajo un enfoque de Programación de Operaciones
En el presente trabajo se presenta un modelo de programación de operaciones multiobjetivo enfocado al logro de la eficiencia energética para un ambiente de máquina simple y un ambiente tipo Job Shop, con la velocidad del proceso como la principal variable de decisión, donde los objetivos son el make...
| Author: | |
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| Format: | master thesis |
| Status: | Versión aceptada para publicación |
| Publication Date: | 2017 |
| Country: | Colombia |
| Institution: | Universidad Nacional de Colombia |
| Repository: | Repositorio UN |
| Language: | Spanish |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.unal.edu.co:unal/60992 |
| Online Access: | https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/60992 http://bdigital.unal.edu.co/59509/ |
| Access Level: | Open access |
| Keyword: | 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering Eficiencia Energética Programación de Operaciones Optimización Multiobjetivo Algoritmos Genéticos Job Shop Energy Efficiency Production Scheduling Multiobjective Optimization Genetic Algorithms |
| Summary: | En el presente trabajo se presenta un modelo de programación de operaciones multiobjetivo enfocado al logro de la eficiencia energética para un ambiente de máquina simple y un ambiente tipo Job Shop, con la velocidad del proceso como la principal variable de decisión, donde los objetivos son el makespan y el consumo de energía total. La aproximación propuesta permite que en un conjunto de máquinas se tome en consideración diferentes niveles de velocidad y un valor de eficiencia energética respectivo procesar un conjunto de órdenes de trabajo. El valor de la velocidad y su eficiencia asociada afectan tanto el tiempo que toma ejecutar una operación como la potencia eléctrica requerida. Se propone un algoritmo genético multiobjetivo adaptativo (AMOGA) para la resolución del problema Job Shop. A partir de ejecuciones experimentales y pruebas estadísticas realizadas sobre este y otros tres algoritmos, se encuentra que el enfoque propuesto proporciona consumos de energía y tiempos de producción significativamente menores, sin embargo, encontrar un conjunto de soluciones eficientes que permitan a un potencial evaluador decidir sobre una secuencia de operaciones apropiada según sus requerimientos implica un proceso de búsqueda exhaustivo debido a la gran cantidad de posibles soluciones que tiene el problema planteado. |
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