dc.contributor.advisor | González Neira, Eliana María | |
dc.contributor.author | Castro Mesa, Silvia Juliana | |
dc.contributor.author | Di Gregorio Martínez, Paola | |
dc.contributor.author | Ortiz Sarria, Laura Isabel | |
dc.date.accessioned | 2019-08-15T14:33:21Z | |
dc.date.accessioned | 2020-04-16T17:17:50Z | |
dc.date.accessioned | 2023-05-11T19:41:40Z | |
dc.date.available | 2019-08-15T14:33:21Z | |
dc.date.available | 2020-04-16T17:17:50Z | |
dc.date.available | 2023-05-11T19:41:40Z | |
dc.date.created | 2018 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12032/118171 | |
dc.description.abstract | El propósito de este proyecto es estudiar un problema de programación de la producción multiobjetivo
en un ambiente Flexible Flow Shop (FFS) estocástico. Los objetivos a minimizar son el valor
esperado de la tardanza, la desviación estándar de la tardanza, el valor esperado del tiempo total
de terminación y la desviación estándar del tiempo total de terminación. Los parámetros
estocásticos son los tiempos entre fallas de las máquinas y los tiempos de reparación de las
máquinas. Como método de solución, se propone una simheurística, la cual hibridiza la
metaheurística GRASP con la simulación de Monte Carlo y el algoritmo PAES para obtener la frontera
de Pareto. Inicialmente, se realiza un diseño experimental de la versión determinística del problema
para evaluar el desempeño de la simheurística, comparando los resultados de la simheurística con el
tiempo total de terminación obtenido en la programación de los trabajos con la regla de despacho
FL, y la tardanza con la regla de despacho ENS2. Un segundo diseño de experimentos es diseñado
para evaluar los efectos de los diferentes coeficientes de variación y la distribución de probabilidad
para ambos parámetros estocásticos en las cuatro funciones objetivo del caso estocástico. Para el
caso estocástico, los resultados arrojaron que ambas distribuciones de probabilidad y coeficientes de
variación tienen un efecto significativo en las variables, lo que demuestra la importancia de un
ajuste preciso de las distribuciones de probabilidad para obtener soluciones adecuadas. | spa |
dc.format | PDF | spa |
dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.publisher | Pontificia Universidad Javeriana | spa |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Programación de la producción | spa |
dc.subject | Tiempo total de terminación | spa |
dc.subject | Tardanza | spa |
dc.subject | Tiempo promedio de reparación | spa |
dc.subject | Tiempo promedio entre fallas | spa |
dc.subject | GRASP | spa |
dc.subject | PAES | spa |
dc.subject | Simulación de Monte Carlo | spa |
dc.title | Diseño de una metaheurística GRASP hibridizada con la metodología PAES y la simulación de Monte Carlo en un ambiente Flexible Flow Shop estocástico multi-objetivo | spa |