3 resultados para FLOW SHOP

em Universidad Politécnica de Madrid


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Debido a las limitaciones de las técnicas de optimización convencionales, en el siguiente trabajo se presenta una metaheurística basada en un algoritmo genético (AG), para resolver problemas de programación de tipo flow shop, con el objetivo de minimizar el tiempo de finalización de todos los trabajos, más conocido como makespan. Este problema, considerado de difícil solución, es típico de la optimización combinatoria y se presenta en talleres con tecnología de maquinado, donde existen máquinas-herramientas convencionales y se fabrican diferentes tipos de piezas que tienen en común una misma ruta tecnológica (orden del proceso). La solución propuesta se probó con problemas clásicos publicados por otros autores, obteniéndose resultados satisfactorios en cuanto a la calidad de las soluciones encontradas y el tiempo de cómputo empleado.

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Los problemas de programación de tareas son muy importantes en el mundo actual. Se puede decir que se presentan en todos los fundamentos de la industria moderna, de ahí la importancia de que estos sean óptimos, de forma que se puedan ahorrar recursos que estén asociados al problema. La programación adecuada de trabajos en procesos de manufactura, constituye un importante problema que se plantea dentro de la producción en muchas empresas. El orden en que estos son procesados, no resulta indiferente, sino que determinará algún parámetro de interés, cuyos valores convendrá optimizar en la medida de lo posible. Así podrá verse afectado el coste total de ejecución de los trabajos, el tiempo necesario para concluirlos o el stock de productos en curso que será generado. Esto conduce de forma directa al problema de determinar cuál será el orden más adecuado para llevar a cabo los trabajos con vista a optimizar algunos de los anteriores parámetros u otros similares. Debido a las limitaciones de las técnicas de optimización convencionales, en la presente tesis se presenta una metaheurística basada en un Algoritmo Genético Simple (Simple Genetic Algorithm, SGA), para resolver problemas de programación de tipo flujo general (Job Shop Scheduling, JSS) y flujo regular (Flow Shop Scheduling, FSS), que están presentes en un taller con tecnología de mecanizado con el objetivo de optimizar varias medidas de desempeño en un plan de trabajo. La aportación principal de esta tesis, es un modelo matemático para medir el consumo de energía, como criterio para la optimización, de las máquinas que intervienen en la ejecución de un plan de trabajo. Se propone además, un método para mejorar el rendimiento en la búsqueda de las soluciones encontradas, por parte del Algoritmo Genético Simple, basado en el aprovechamiento del tiempo ocioso. ABSTRACT The scheduling problems are very important in today's world. It can be said to be present in all the basics of modern industry, hence the importance that these are optimal, so that they can save resources that are associated with the problem. The appropriate programming jobs in manufacturing processes is an important problem that arises in production in many companies. The order in which they are processed, it is immaterial, but shall determine a parameter of interest, whose values agree optimize the possible. This may be affected the total cost of execution of work, the time needed to complete them or the stock of work in progress that will be generated. This leads directly to the problem of determining what the most appropriate order to carry out the work in order to maximize some of the above parameters or other similar. Due to the limitations of conventional optimization techniques, in this work present a metaheuristic based on a Simple Genetic Algorithm (Simple Genetic Algorithm, SGA) to solve programming problems overall flow rate (Job Shop Scheduling, JSS) and regular flow (Flow Shop Scheduling, FSS), which are present in a workshop with machining technology in order to optimize various performance measures in a plan. The main contribution of this thesis is a mathematical model to measure the energy consumption as a criterion for the optimization of the machines involved in the implementation of a work plan. It also proposes a method to improve performance in finding the solutions, by the simple genetic algorithm, based on the use of idle time.

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Se cuantifican las descargas subterráneas de un acuífero a un río que lo atraviesa utilizando correlaciones estadísticas. El río Duero, España, incrementa su caudal base en varios m3/s, al atravesar unos afloramientos carbonatados mesozoicos en un pequeño tramo de su cabecera; esto es de especial importancia en época de estiaje, cuando la mayor parte del caudal base del río procede de manantiales que allí se sitúan. Dichos afloramientos corresponden a uno de los dos acuíferos calcáreos confinados, que se desarrollan en paralelo y están hidráulicamente desconectados por una capa impermeable, que forman el sistema acuífero de los manantiales de Gormaz. Este sistema se encuentra en estado de régimen natural y está apenas explotado. Se define el modelo conceptual de funcionamiento hidrogeológico, considerando el papel hidrogeológico de la falla de Gormaz, situada en la zona de descarga del sistema. Analizando información geológica antecedente y la geofísica exploratoria realizada, se obtuvo un mejor conocimiento de la geometría y los límites de los acuíferos, definiéndose un sistema acuífero con una zona de recarga en el sur, correspondiente a los afloramientos calcáreos, los cuales se confinan hacia el norte bajo el Terciario, hasta intersecar con la falla normal de Gormaz. El salto de falla genera una barrera para las formaciones permeables situadas al extremo norte (margen derecha del río Duero); a su vez, el plano de falla facilita el ascenso del agua subterránea del sistema acuífero en estudio y pone en conexión hidráulica los dos acuíferos. Se estimaron, además, los parámetros hidráulicos de los acuíferos en los alrededores de la falla. La buena correlación entre los niveles piezométricos y las descargas subterráneas al río Duero han permitido la reconstrucción del hidrograma de los manantiales de Gormaz en el periodo 1992-2006. Se calcula así que la contribución subterránea al río Duero es de 135.9 hm3/año, que supone el 18.9% de la aportación total del río. In a short stretch of its headwaters, the base flow of the River Duero increases by several m3/s as it traverses some Mesozoic carbonate outcrops. This is of special importance during the dry season, when the majority of the base flow of the river proceeds from springs in this reach. The outcrops correspond to one of two confined calcareous aquifers that developed in parallel but which are not hydraulically connected because of an impermeable layer. Together, they constitute the aquifer system of the Gormaz Springs. The system is still in its natural regime and is hardly exploited. This study defines the conceptual model of hydrogeological functioning, taking into consideration the role of the Gormaz Fault, which is situated in the discharge zone of the system. Analysis of both antecedent geological information and geophysical explorations has led to a better understanding of the geometry and boundaries of the aquifers, defining an aquifer system with a recharge zone in the south corresponding to in the calcareous outcrops. These calcareous outcrops are confined to the north below Tertiary formations, as far as their intersection with the normal fault of Gormaz. The throw of the fault forms the barrier of the permeable formations situated in the extreme north (right bank of the River Duero). In turn, the fault plane facilitates the upflow of groundwater from the aquifer system and creates hydraulic connection between the two aquifers. In addition, the study estimated the hydraulic parameters of the aquifer around the fault. The close correlation between piezometric levels and the groundwater discharges to the River Duero has enabled the reconstruction of the hydrogram of Gormaz springs over the period 1992-2006. By this means, it is calculated that the groundwater contribution to the River Duero is 135.9 hm3/year, or 18.9% of the total river inflow.