Implementación de un algoritmo genético para la calendarización de sistemas de producción tipo Job Shop

La Industria manufacturera en la economía de México reclama la mejora continua de los procesos presentes en esta industria, Una adecuada calendarización puede reducir significativamente los costos de producción y reducir los tiempos de proceso lo que permite cumplir con los compromisos de tiempo de entrega, por tal motivo la búsqueda de métodos de calendarización de tareas a través de un ambiente de producción y la implementación de los mismos en sistemas capaces de obtener una calendarización óptima, son esenciales en los procesos de manufactura. En este trabajo se presenta la aplicación de los algoritmos genéticos como una técnica eficaz para desarrollar un sistema de calendarización, para lo cual, primero se sientan las bases de algoritmos genéticos en cuanto a su funcionamiento y desempeño, para luego mostrar su aplicación especifica en calendarización Job Shop partiendo de las diferentes representaciones de calendarización existentes y distintos operadores genéticos (cruzamiento y mutación), que son el punto de partida para el desarrollo del algoritmo genético. Esta parte concluye con la presentación de métodos de calendarización Job Shop con algoritmos genéticos que se han desarrollado por investigadores en el tema. Finalmente, en esta tesis se muestra el desarrollo de la implementación de un algoritmo genético para la calendarización de n trabajos en m máquinas en un sistema de producción tipo Job Shop. El desarrollo del programa del algoritmo genético se creó en lenguaje C, se planteó que fuera dinámico, esto es, que fuera flexible para calendarizar problemas de n trabajos y m máquinas con la finalidad de resolver problemas de dimensiones rectangulares, es decir que el número de trabajos sea mayor al número de máquinas o viceversa y así lograr extender el espacio de problemas a resolver. La aplicación se hizo en Visual Basic de una manera muy gráfica y sencilla en función de su manejo, ya que esta creada para facilitar la introducción de datos del problema, así mismo favorece la visualización de la calendarización por medio de una gráfica de Gantt, además muestra un reporte detallado de los resultados obtenidos del algoritmo genético. La aplicación que se presenta en esta tesis es robusta, con una interfaz gráfica de fácil manejo para el usuario.