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Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI
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Vol. 13. Núm. 4.
Páginas 430-437 (Octubre - Diciembre 2016)
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Páginas 430-437 (Octubre - Diciembre 2016)
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Solución al Problema de Secuenciación de Trabajos mediante el Problema del Agente Viajero
Solution of the Job-Shop Scheduling Problem through the Traveling Salesman Problem
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G.E. Anaya Fuentes, E.S. Hernández Gress
Autor para correspondencia
evaselenehg@hotmail.com

Autor para correspondencia.
, J.C. Seck Tuoh Mora, J. Medina Marín
Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo, Área Académica de Ingeniería; Carboneras,CP 42183, Mineral de la Reforma Hidalgo, México
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Resumen

En este trabajo se estudia el Problema de Secuenciación de Trabajos codificado como un Problema de Agente Viajero y resuelto mediante Algoritmos Genéticos. Se propone un Algoritmo Genético en donde se comparan dos tipos de selección: por torneo y por ruleta. Se realizan diferentes pruebas para la solución del Problema del Agente Viajero con los dos tipos de selección bajo diferentes parámetros: número de individuos, número de iteraciones, probabilidad de cruce y probabilidad de mutación; a partir de estos se seleccionan los parámetros y el tipo de selección. Posteriormente se codifica al Problema de Secuenciación como un Problema del Agente Viajero. La propuesta se presenta mediante la aplicación a diferentes ejemplos del Problema de Secuenciación de Trabajos y la comparación con los resultados obtenidos en la literatura.

Palabras clave:
algoritmos eficientes
sistemas industriales de producción
problemas de optimización
problema de agente viajero
Abstract

In this paper we proposed a solution to the Job-Shop Scheduling Problem using the Traveling Salesman Problem solved by Genetic Algorithms. We proposed a genetic algorithm where we compare two types of selection: tournament and roulette. Different tests are performed to solve the Traveling Salesman Problem with the two types of selection under different parameters: number of individuals, number of iterations, crossover probability and mutation probability. Then the best type of selection and the best parameters are used to solve the Job-Shop Scheduling Problem with Genetic Algorithms for the Traveling Salesman Problem. The proposal is presented solving different examples of Job Sequencing Problem and compare them with the results obtained in the literature.

Keywords:
Efficient algorithms
industrial production systems
optimization problem
traveling salesman problem
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