Modelizado para el job shop scheduling problem con tiempo de procesamiento estocástico reduciendo el makespan empleando un algoritmo metaheurístico (2022)
La tesis aborda el problema de programación de tareas en el taller de producción (Job Shop Scheduling Problem), considerando el tiempo de procesamiento como una variable que sigue una distribución de probabilidad acercándose a un entorno productivo, lo anterior conlleva a catalogarlo como Stochastic Job Shop Scheduling Problem en donde se establece como función objetivo la minimización del tiempo en el cual terminan todos los trabajos (makespan). El SJSSP se trata como un problema de optimización combinatoria de tipo NP-Hard debido a su complejidad, por ende, se utiliza como método de solución el recocido simulado (Simulated annealing) que emula el tratamiento térmico del acero donde la temperatura de determinado estado condiciona la toma de decisiones, todo ello a fin de escapar de óptimos locales. El algoritmo inicia la búsqueda de soluciones factibles almacenándolas y seleccionando (al finalizar la ejecución) el mejor schedule encontrado, es decir, con el menor makespan. En el transcurso del documento se muestra el proceso desde el tratamiento del tiempo de procesamiento, desarrollo del algoritmo, calibración, generación y representación de schedules, análisis de resultados obtenidos, conclusiones y trabajos futuros. Finalmente, el algoritmo planteado ha mostrado un buen desempeño del makespan al comparase con instancias reconocidas del Job Shop Scheduling Problem abordadas por diversos autores.