Algoritmo genético para reducir el makespan en un flow shop híbrido flexible con máquinas paralelas no relacionadas y tiempos de alistamiento dependientes de la secuencia

This article proposes a simple or standard (AGS) genetic algorithm as a focus of solution to the problem of production scheduling for a flexible hybrid flow shop environment, minimizing makespan. The coding of the proposed algorithm makes it possible to obtain results with rather reasonable computation times and with a level of convergence of the makespan close to 2%, with better solutions than those of an alternative algorithm designed for the same case of production scheduling. Based on the results obtained from the testing process and on the subsequent comparative analysis, it can be concluded that, based on the most complete modeling of the actual production conditions, the genetic algorithm executes production scheduling, reducing the maximum processing time or makespan. In future work, the focus of research will be the search for other alternative production scenarios in order to increase the application of this type of tool and generate an impact on the actual business environment.O artigo propõe um algoritmo genético simples ou padrão (AGS) como um enfoque de resolução do problema de programação de produção para um ambiente de tipo flow shop híbrido flexível minimizando o makespan. A codificação do algoritmo proposto permite obter resultados com tempos de computação bastante razoáveis e com um nível de convergência do makespan próximo a 2%, com melhores soluções que um algoritmo alternativo concebido para o mesmo caso de programação de produção. A partir dos resultados obtidos no processo de experimentação e da análise comparativa subsequente, concluímos que a partir da modelagem mais completa das condições reais de produção, o algoritmo genético executa a programação de produção reduzindo o tempo máximo de processamento, o makespan. Nos trabalhos futuros o foco da pesquisa será a busca de mais cenários alternativos de produção, a fim de aumentar a aplicação desse tipo de ferramentas e gerar impacto sobre os ambientes empresariais reais.El artículo propone el algoritmo genético simple o estándar (AGS) como enfoque de solución al problema de programación de producción para un ambiente tipo flow shop híbrido flexible minimizando el makespan. La codificación del algoritmo propuesto permite obtener resultados con tiempos de cómputo bastante razonables y con un nivel de convergencia del makespan cercano al 2%, con mejores soluciones que un algoritmo alternativo diseñado para el mismo caso de programación de producción. A partir de los resultados obtenidos en el proceso de experimentación y del posterior análisis comparativo, se concluye que a partir del modelamiento más completo de las condiciones reales de producción, el algoritmo genético ejecuta la programación de producción reduciendo el tiempo máximo de procesamiento, o makespan. En futuros trabajos, el enfoque de investigación será la búsqueda de más escenarios alternativos de producción, con el fin de incrementar la aplicación de este tipo de herramientas y generar impacto en los entornos empresariales reales