Job Shop problem solution with an intelligent agent

dc.citation.epage92
dc.citation.issue10
dc.citation.journalAbbreviatedTitleing.cienc.eng
dc.citation.journalTitleIngeniería y Cienciaeng
dc.citation.spage75
dc.citation.volume5
dc.contributor.affiliationUniversidad Nacional de Colombia, Manizalesspa
dc.contributor.authorDanilo Castrillón, Omarspa
dc.contributor.authorAlberto Giraldo, Jaimespa
dc.contributor.authorSarache, William Arielspa
dc.coverage.spatialMedellín de: Lat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degrees Long: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degreeseng
dc.date2009-12-01
dc.date.accessioned2019-11-22T19:06:21Z
dc.date.available2019-11-22T19:06:21Z
dc.date.issued2009-12-01
dc.descriptionThis paper defines a new and effective methodology, based on intelligent agents, for the sequencing of production in Job Shop environments; especially, for small and medium enterprises in the metalworking sector, where these techniques have not been widely used; Due to the high resistance to change. This work is carried out in two phases. In the first, the different techniques used are defined. In the second, statistical tests are carried out in order to determine the percentage of approximation of these solutions to the optimal or sub-optimal solution. The result of this work shows that intelligent agent-based techniques do not always produce an optimal result; but in a few seconds, these techniques can find a suboptimal solution with an approximation of 97.81% and 90.43% to the optimal or suboptimal solution, in the variables total process time and total dead time, respectively. This contrasts with the little effectiveness found in traditional techniques.eng
dc.descriptionEn 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.spa
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.issn2256-4314
dc.identifier.issn1794-9165
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10784/14502
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad EAFITspa
dc.relation.isversionofhttp://publicaciones.eafit.edu.co/index.php/ingciencia/article/view/56
dc.relation.urihttp://publicaciones.eafit.edu.co/index.php/ingciencia/article/view/56
dc.rightsCopyright (c) 2009 Omar Danilo Castrillón, Jaime Alberto Giraldo, William Ariel Saracheeng
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesseng
dc.rights.localAcceso abiertospa
dc.sourceinstname:Universidad EAFIT
dc.sourcereponame:Repositorio Institucional Universidad EAFIT
dc.sourceIngeniería y Ciencia; Vol 5, No 10 (2009)spa
dc.subject.keywordProcess Timeeng
dc.subject.keywordDowntimeeng
dc.subject.keywordIntelligent Agentseng
dc.subject.keywordProduction Sequencingeng
dc.subject.keywordJob Shopeng
dc.subject.keywordEvolutionary Algorithmseng
dc.subject.keywordMulti-Objective Optimizationeng
dc.subject.keywordTiempo De Procesospa
dc.subject.keywordTiempo Muertospa
dc.subject.keywordAgentes Inteligentesspa
dc.subject.keywordSecuenciación De La Producciónspa
dc.subject.keywordJob Shopspa
dc.subject.keywordAlgoritmos Evolutivosspa
dc.subject.keywordOptimización Multiobjetivospa
dc.titleJob Shop problem solution with an intelligent agenteng
dc.titleSolución de un problema Job Shop con un agente inteligentespa
dc.typearticleeng
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articleeng
dc.typepublishedVersioneng
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioneng
dc.type.localArtículospa

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