Produccion

UNIVERSIDAD DE LA COSTA CUC

DOCENTE

CARLOS URIBE

ESTUDIANTES

YAMIT FERNANDEZ

LUIS DAVID ESCORCIA

NELEYBIS MEDINA

JHADAY MEDINA

TALLER DE LEKIN E INVESTIGACION DE HEURISTICAS

BARRANQUILLA, ATLANTICO

17 DE MAYO DE 2015

INTRODUCCIÓN

Los métodos para flow show y job shop nos permiten obtener un control de flujo para destinar una secuencia adecuada en cada trabajo, destinando un flujo continuo de actividades de procedimiento que requieren un mínimo de tiempo para realizarlo. Estos métodos son muy utilizados para la reducción de trabajos lo cual es fundamental para la industria. Actualmente estos procedimientos son muy utilizados en la mayoría de plantas productivas para establecer las técnicas por medio las cuales se implementaran los procesos.

OBJETIVO GENERAL

Identificar los métodos flow shop y job shop para la solución óptima de un problema por medio del programador LEKIN

OBJETIVOS ESPECIFICOS

Implementar los diferentes algoritmos propuestos para generar una solución

Calcular un Cmax adecuado para reducir los trabajos y sus tiempos

Conocer los trabajos y la maquinaria para programar los diferentes procesos

MÉTODO CDS

El método CDS (propuesto por Campbell, Dudek y Smith), Consiste de dos etapas. Primero, Se transforma el Problema Original en uno de dos máquinas mediante una partición de las máquinas en dos conjuntos. En el primer conjunto se agrupan las primeras q máquinas {1,2…,q} y en el otro las restantes {q+1,..,m}. Luego, Se Calculan los tiempos de procesamiento , (de la tarea de j en la máquina i) del problema transformado (de 2 máquinas) de acuerdo a esta partición para cada tarea j De La siguiente forma:

Una vez se tiene la transformación se emplea el algoritmo de Johnson para dos máquinas obteniendo una secuencia de tareas. Nótese que en el algoritmo CDS original, se genera m-1 Problemas de 2 máquinas (uno por Cada de q, q=1,…m-1) y se toman como solución la mejor de las m-1 secuencias. En nuestra implementación nos limitamos a generar solo una, tomando q=m/2.

MÉTODO MPS

La Heurística MPS (Modified, Palmer Sequence) Propuestos por Hundal y Rajgopal, intenta también reducir el problema a una de dos máquinas para posteriormente utilizar la regla de Johnson para obtener una secuencia. Sin embargo, a diferencia del método anterior, los tiempo de procesamiento del problema Reducido para cada j se Calcula Así:

ALGORITMO DE GUPTA

En las pasadas tres décadas, extensivas investigaciones han sido hechas sobre el problema del Flow Shop. Pero no hay algoritmos que provean una fácil solución óptima. Las técnicas de programación entera y el branch and bound pueden ser usadas para encontrar una óptima solución. Sin embargo, ellos no son efectivos en problemas grandes o igual en problemas medianos. El problema del Flow Shop ha sido presentado verdaderamente como un problema NP completo. Por esta razón, muchas heurísticas han sido desarrolladas para entregar una solución muy buena y de forma rápida.

Gupta diseño un método el cual es similar al de Palmer, excepto que el define los índices en un manera diferente, tomando dentro de la cuenta unos interesantes hechos de la optimización de la regla de Johnson para el problema de tres máquinas.

ALGORITMO NEH

La heurística NEH fue creada por Nawaz, Enscore y Ham y se utiliza con el fin de generar al inicio del algoritmo evolutivo un individuo muy bueno. Los pasos de la heurística son:

• Se deben ordenar los trabajos de mayor a menor teniendo en cuenta la suma de los tiempos de procesamiento en las maquinas

• Se toman los dos primeros trabajos de la lista y se organizan de forma tal que el makespan sea el mínimo como si solo existieran esas dos tareas.

• De aquí en adelante y hasta la cantidad de tareas, se va insertando el trabajo que sigue en la lista en el lugar que minimice el makespan.

• Al final de

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