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Job Shop problem solution with an intelligent agent Solución de un problema Job Shop con un agente inteligente

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Author(s): Omar Danilo Castrillón | Jaime Alberto Giraldo | William Ariel Sarache

Journal: Ingeniería y Ciencia
ISSN 1794-9165

Volume: 5;
Issue: 10;
Start page: 75;
Date: 2011;
Original page

Keywords: tiempo de proceso | tiempo muerto | agentes inteligentes | secuenciación de la producción | Job Shop | algoritmos evolutivos | optimización multiobjetivo

ABSTRACT
In this paper, is defines a new and effective methodology based on intelligent agents for production sequencing Job Shop Environments; especially for small and medium enterprises in the metal mechanics sector, where these techniques have not been employed , due to the high resistance to change. This work is developed in two phases. In the first one, the different techniques used are defined. In the second step, statistical tests are executed in order to determine the approximation percentage solutions’ to the optimal or sub optimal solution. This work’s results show that the intelligent agents techniques don’t produce an optimal result every single time; but in few seconds, these techniques, can find sub optimal solutions with an approximation of 97.81% and 90.43%, to the optimal or sub optimal solution, in the variables total time process and total idle time, respectively. This contrasts with the little effectiveness of traditional techniques.En el presente trabajo se define una nueva y efectiva metodología, basada en agentes inteligentes, para la secuenciación de la producción en ambientes Job Shop; especialmente, para pequeñas y medianas empresas del sector metalmecánico, donde estas técnicas no han sido muy empleadas; debido a la alta resistencia al cambio. Este trabajo se desarrolla en dos fases. En la primera, se definen las diferentes técnicas utilizadas. En la segunda, se ejecutan las pruebas estadísticas con el fin de determinar el porcentaje de aproximación de estas soluciones a la solución óptima o subóptima. El resultado de este trabajo muestra que las técnicas basadas en agentes inteligentes, no siempre producen un resultado óptimo; pero en unos pocos segundos, estas técnicas pueden encontrar una solución subóptima con una aproximación del 97,81% y 90,43% a la solución óptima o subóptima, en las variables tiempo total de proceso y tiempo total muerto, respectivamente. Esto contrasta con la poca efectividad encontrada en las técnicas tradicionales.
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