Publicado

2015-03-01

A hybrid genetic algorithm for ROADEF'05-like complex production problems

DOI:

https://doi.org/10.15446/dyna.v82n190.43137

Palabras clave:

Multi-objective Optimization, Hybrid Algorithms, Car Sequencing (es)

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Autores/as

  • Mariano Frutos Departamento de Ingeniería, Universidad Nacional del Sur y CONICET
  • Ana Carolina Olivera Facultad de Cs. Exactas y Naturales, Universidad Nacional de la Patagonia Austral y CONICET
  • Fernando Tohmé Departamento de Economía, Universidad Nacional del Sur y CONICET
In this work, we present a hybrid technique that combines a Genetic Algorithm with meta-heuristics to solve a problem in RENAULT France’s production plants. The method starts with an initial solution obtained by means of a GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure) used as an input for a Genetic Algorithm complemented by a Simulated Annealing procedure of population improvement. We establish a comparison point among the different techniques used in the method. Their performances are evaluated as well as that of the entire method. The conclusion is that hybrid methods have clear advantages for the treatment of production planning problems.

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