Algoritmos geneticos en manufactura

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Algoritmos genéticos en manufactura
Maestría en Ingeniería Industrial. Universidad de Costa Rica

Alcázar R. José M.
e-mail: jalcazar6@hotmail.com
Hidalgo A. Jessica M.
e-mail: jhidalgocr@gmail.com
Pérez C. José D.
e-mail: jdperez84@gmail.com


RESUMEN: Un algoritmo es una serie de pasos organizados que describe el proceso que se debe seguir, para dar solución a un problemaespecífico. En este paper se exponen los resultados comparativos obtenidos al tomar los promedios de un algoritmo genético desarrollado, aplicado a un proceso analizado en una tesis de maestría y se comparan contra los resultados promedio encontrados con los algoritmos heurísticos de Gupta y Caldwell-T; para el problema de programación de tareas (tiempos de ciclos) en dos máquinas M1 y M2 contra seistareas (A, B, C, D, E y F). El fin es analizar tendencias que ayuden a vislumbrar el potencial actual de los algoritmos genéticos para resolver tareas en la industria.

ABSTRACT: Algorithms are an organized series of steps that describes the process to be followed in order to solve an specific problem. This paper expose the comparative results obtain with the average from a genetic algorithmdevelop applied to an analyze process from a magister proposal and compare against Gupta and Caldwell-T (heuristics algorithms); for the problem of work program (cycle time) in two machines M1 y M2 and six activities (A,B,C, D, E y F). The objective is analyze tendencies to clear the actual potential from genetic algorithms to solve works in the industry.


PALABRAS CLAVE: Algoritmos genéticos,algoritmos heurísticos, tiempos de ciclo, manufactura.

INTRODUCCIÓN

"Debido a esta lucha, las variaciones, por ligeras que sean y cualquiera que sea la causa de que procedan, si son en algún grado provechosas a los individuos de una especie en sus relaciones infinitamente complejas con otros seres orgánicos y con sus condiciones físicas de vida, tenderán a la conservación de estosindividuos y serán, en general, heredadas por la descendencia. La descendencia también tendrá así mayor probabilidad de sobrevivir; pues de los muchos individuos de una especie cualquiera que nacen periódicamente, sólo un pequeño número puede sobrevivir. Este principio, por el cual toda ligera variación, si es útil, se conserva, lo he denominado yo con el término de selección natural, a fin de señalar surelación con la facultad de selección del hombre” (Charles Darwin).[Darwin, 1859]

Los algoritmos genéticos, fueron inventados en 1975 por John Henry Holland, de la Universidad de Michigan, EUA. Los algoritmos genéticos son, simplificando, algoritmos de optimización; es decir, tratan de encontrar la mejor solución a un problema dado entre un conjunto de soluciones posibles. Los mecanismos de losque se valen, para llevar a cabo esa búsqueda pueden verse como una metáfora de los procesos de evolución biológica.

Fue a principios de los 60´s, en la Universidad de Michigan, donde, dentro del grupo Logic of Computers, sus ideas comenzaron a desarrollarse y a dar frutos. Y fue, además, leyendo un libro escrito por un biólogo evolucionista, Ronald Aylmer Fisher, titulado “La teoríagenética de la selección natural”, como comenzó a descubrir los medios de llevar a cabo sus propósitos de comprensión de la naturaleza.

De ese libro aprendió que la evolución era una forma de adaptación más potente que el simple aprendizaje, y tomó la decisión de aplicar estas ideas para desarrollar programas bien adaptados para un fin determinado. Junto con Sewall Green Wright y John BurdonSanderson Haldane, Fisher es uno de los principales fundadores de la genética de poblaciones, que logró conciliar la metodología biométrica con la genética mendeliana, la primera fase de la síntesis evolutiva moderna.

El interés de Fisher por la genética y la evolución se despertó en Cambridge, con la lectura de una serie de artículos de Karl Pearson "Mathematical Contributions to the Theory of...
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