Un Método Metaheurístico para resolver el problema de Distribución de Instalaciones de Áreas Desiguales y Dimensiones Fijas
DOI:
https://doi.org/10.17981/ingecuc.16.1.2020.04Palabras clave:
problema de distribución de instalaciones, algoritmo genético, algoritmo n2, decodificador, metaheurística, optimizaciónResumen
Introducción: El Problema de Distribución de Instalaciones de Áreas Desiguales y Dimensiones Fijas (UA-FLP), es un problema de optimización combinatoria no lineal, bien conocido por buscar la mejor ordenación de estaciones de trabajo que poseen áreas y/o dimensiones distintas; estudios recientes muestran métodos aproximados, como metaheurísticas, para resolver este tipo de problemas, o en su defecto muestran innovación en la modelación matemática del mismo, cabe resaltar que el efecto de los decodificadores como variable del problema no había sido analizada hasta este momento.
Objetivo: Determinar si existe diferencia significativa en la calidad de la solución ofrecida por cada una de las combinaciones Metaheurística-Decodificador.
Metodología: Se propusieron dos metaheurísticas, un Algoritmo Genético Básico y un algoritmo llamado N2, al igual que dos decodificadores, el Decodificador en Espiral y el Decodificador en Abanico, posteriormente se realizó un experimento simple cuyo factor experimental fue la combinación Metaheurística-Decodificador y la variable dependiente fue la función objetivo del problema analizado.
Resultados: El diseño experimental mostro que la combinación, metaheurística N2 y Decodificador en Espiral ofrecen los resultados de mejor calidad.
Conclusiones: Existe diferencia significativa en la combinación Metaheurística- Decodificador; En específico se puede afirmar que, para el problema en cuestión, la metaheurística N2 es más eficiente que el Algoritmo Genético Básico, añadido a esto, también se puede concluir que los decodificadores tienen gran influencia a la hora de resolver un UA-FLP.
Descargas
Citas
H. Neghabi, K. Eshghi and M. H. Salmani, “A new model for robust facility layout problem,” Inf. Sci. (Ny)., vol. 278, pp. 498–509, Sep. 2014. https://doi.org/10.1016/j.ins.2014.03.067
F. G. Paes, A. A. Pessoa and T. Vidal, “A hybrid genetic algorithm with decomposition phases for the Unequal Area Facility Layout Problem,” Eur. J. Oper. Res., vol. 256, no. 3, pp. 742–756, Feb. 2017. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2016.07.022
G. C. Armour and E. S. Buffa, “A Heuristic Algorithm and Simulation Approach to Relative Location of Facilities,” Manage. Sci., vol. 9, no. 2, pp. 294–309, Jan. 1963. https://doi.org/10.1287/mnsc.9.2.294
J. M. Palomo-Romero, L. Salas-Morera and L. García-Hernández, “An island model genetic algorithm for unequal area facility layout problems,” Expert Syst. Appl., vol. 68, pp. 151–162, Feb. 2017. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.10.004
J. F. Gonçalves and M. G. C. Resende, “A biased random-key genetic algorithm for the unequal area facility layout problem,” Eur. J. Oper. Res., vol. 246, no. 1, pp. 86–107, Oct. 2015. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2015.04.029
J. Liu, H. Zhang, K. He and S. Jiang, “Multi-objective particle swarm optimization algorithm based on objective space division for the unequal-area facility layout problem,” Expert Syst. Appl., vol. 102, pp. 179–192, Jul. 2018. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2018.02.035
R. Şahin, “A simulated annealing algorithm for solving the bi-objective facility layout problem,” Expert Syst. Appl., vol. 38, no. 4, pp. 4460–4465, Apr. 2011. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2010.09.117
M. Z. Allahyari and A. Azab, “Mathematical modeling and multi-start search simulated annealing for unequal-area facility layout problem,” Expert Syst. Appl., vol. 91, pp. 46–62, Jan. 2018. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.07.049
Komarudin and K. Y. Wong, “Applying Ant System for solving Unequal Area Facility Layout Problems,” Eur. J. Oper. Res., vol. 202, no. 3, pp. 730–746, May. 2010. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2009.06.016
J. D. Galarcio, M. P. Buelvas, P. A. Nisperuza, J. M. López and H. E. Hernández, “Una nueva metaheurística aplicada al problema de ruteo de vehículos capacitados (cvrp) para la distribución de productos perecederos,” Rev. Ing. e Innovación, vol. 5, pp. 60–72, Dec. 2017. Disponible en https://revistas.unicordoba.edu.co/index.php/rii/article/view/1107
W. D. Urango and H. E. Hernández, “Efecto de los decodificadores en la calidad de la solución para un problema de distribución de instalaciones UA-FLP,” Rev. Ing. e Innovación, vol. 5, pp. 73–80, May. 2017. Disponible en https://revistas.unicordoba.edu.co/index.php/rii/article/view/1256
A. D. Moreno, A. A. Álvarez, V. M. Noble and J. M. López, “Optimización multiobjetivo del problema de distribución de planta: Un nuevo modelo matemático,” Rev. Ing. y Compet., vol. 16, no. 2, pp. 247–267, Jul. 2014. https://doi.org/10.25100/iyc.v16i2.3700
G. Xu and L. G. Papageorgiou, “Process plant layout using an improvement-type algorithm,” Chem. Eng. Res. Des., vol. 87, no. 6, pp. 780–788, Jun. 2009. https://doi.org/10.1016/j.cherd.2008.12.004
W. Chiang, “Visual facility layout design system,” Int. J. Prod. Res., vol. 39, no. 9, pp. 1811–1836, Jan. 2001. https://doi.org/10.1080/00207540110035192
D. C. Montgomery, “Diseño y análisis de experimentos,” México, D.C., MX: Iberoaméricana, 2004.

Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2020 INGE CUC

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
Los artículos publicados son de exclusiva responsabilidad de sus autores y no reflejan necesariamente las opiniones del comité editorial.
La Revista INGE CUC respeta los derechos morales de sus autores, los cuales ceden al comité editorial los derechos patrimoniales del material publicado. A su vez, los autores informan que el presente trabajo es inédito y no ha sido publicado anteriormente.
Todos los artículos están bajo una Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional.