Publicación:
Tres estrategias para la definición del Layout de celdas de manufactura empleando algoritmos genéticos

dc.contributor.authorMejía, Camilo
dc.contributor.authorDorado, Rubén
dc.contributor.authorCobo, Luis
dc.date.accessioned2016-05-11T00:00:00Z
dc.date.accessioned2026-02-18T14:45:35Z
dc.date.available2016-05-11T00:00:00Z
dc.date.issued2016-05-11
dc.description.abstractONTARE. REVISTA DE INVESTIGACIÓN DE LA FACULTAD DE INGENIERÍA Este artículo presenta tres estrategias para abordar la solución del problema de la definición de la distribución de planta o Layout de celdas de manufactura empleando algoritmos genéticos: la primera, corresponde a la solución independiente de la formación de las celdas y el Layout; la segunda, es la solución en su forma multi-objetivo empleando el algoritmo NSGA2; y finalmente, se presenta la solución simultánea en la cual se agrupa en una sola función objetivo la formación de las celdas y la definición del Layout que se soluciona con un algoritmo genético mono-objetivo, igual que se hizo en la primera estrategia. Los resultados demostraron que la segunda estrategia facilita el trabajo del diseñador porque da una visión amplia de las posibles soluciones, sin embargo, las otras dos estrategias presentan ventajas interesantes que pueden ser aplicadas en casos concretos que posean recursos limitados.spa
dc.description.abstractONTARE. REVISTA DE INVESTIGACIÓN DE LA FACULTAD DE INGENIERÍA This article presents three strategies to address the solution to the problem of definition of plant distribution or the layout of manufacturing cells using genetic algorithms: the first strategy is the independent solution to the formation of cells and layout; the second one is the solution in its multiobjective manner using the algorithm NSGA2; and finally the simultaneous solution in which the formation of cells and the definition of the layout that is solved with a single-objective genetic algorithm as was done in the first strategy are grouped into a single objective function. The results showed that the second strategy facilitates the designer’s work because it gives a broad view of the possible solutions, however, the other two strategies have interesting advantages that can be applied in specific cases with limited resources.eng
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.doi10.21158/23823399.v3.n2.2015.1442
dc.identifier.eissn2745-2220
dc.identifier.issn2382-3399
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10882/18720
dc.identifier.urlhttps://doi.org/10.21158/23823399.v3.n2.2015.1442
dc.publisherUniversidad Ean
dc.relation.bitstreamhttps://journal.universidadean.edu.co/index.php/Revistao/article/download/1442/1395
dc.relation.citationeditionNuevas tendencias y procesos en ingeniería
dc.relation.citationissue2
dc.relation.citationvolume3
dc.relation.ispartofjournalRevista Ontare
dc.rightsRevista Ontare - 2016
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.uri
dc.sourcehttps://journal.universidadean.edu.co/index.php/Revistao/article/view/1442
dc.subjectDistribuição no terreno
dc.subjectProcessos de fabricação
dc.subjectGestão da produção
dc.subjectModelos matemáticos
dc.subjectDistribución en plantaspa
dc.subjectProcesos de manufacturaspa
dc.subjectAdministración de la producción--Modelos matemáticosspa
dc.subjectPlant distributioneng
dc.subjectManufacturing processeseng
dc.subjectOperations management - Mathematical modelseng
dc.titleTres estrategias para la definición del Layout de celdas de manufactura empleando algoritmos genéticosspa
dc.title.translatedThree strategies for the definition of manufacturing cells Layout using genetic algorithmseng
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
dc.type.contentText
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/article
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTREF
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dspace.entity.typePublication

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