Vol. 2 Núm. 1 (2020): Memorias Institucionales UIS
III congreso Colombiano de Investigación de Operaciones

44- #1105 DISEÑO DE UN ALGORITMO HÍBRIDO GENÉTICO PARA EL PROBLEMA DE PROGRAMACIÓN DE PROYECTOS CON RESTRICCIÓN DE RECURSOS (RCPSP).

Wilmer Buitrago Duarte
Ingeniería Industrial, Universidad Industrial de Santander, Colombia,
Enrique Romero Gualdrón
Ingeniería Industrial, Universidad Industrial de Santander, Colombia,
Carlos Eduardo Díaz Bohórquez
Ingeniería Industrial, Universidad Industrial de Santander, Colombia

Publicado 2019-01-01

Palabras clave

  • Problema de Programación de Proyectos,
  • Restricción de Recursos,
  • Algoritmo Genético,
  • Recocido Simulado,
  • Algoritmo Híbrido Genético.

Cómo citar

Buitrago Duarte, W., Romero Gualdrón, E., & Díaz Bohórquez, C. E. (2019). 44- #1105 DISEÑO DE UN ALGORITMO HÍBRIDO GENÉTICO PARA EL PROBLEMA DE PROGRAMACIÓN DE PROYECTOS CON RESTRICCIÓN DE RECURSOS (RCPSP). Memorias Institucionales UIS, 2(1). Recuperado a partir de https://revistas.uis.edu.co/index.php/memoriasuis/article/view/10453

Resumen

“Los problemas de planeación de proyectos son muy
comunes en cualquier tipo de industria u organización,
ya que pueden ser aplicados a la producción industrial,
proyectos de construcción, prestación de servicios,
actividades cotidianas y rutinaria, entre otras” (Rivera y
Celín, 2010) en el sentido práctico, un proyecto “se
programa bajo el método de ruta crítica tradicional
(CPM) en el que los recursos se consideran ilimitados”
(Hegazy, Shabeeb, Elbeltalgi y Cheema, 2000) pero en
la realmente los recursos son limitados, por tal motivo,
se adopta el modelo del Problema de Programación de
Proyectos con Restricción de Recursos (Resource
Constrained Project Scheduling Problem, RCPSP) el
cual considera restricciones activas de precedencia y
de recursos limitados. Actualmente, el RCPSP es uno
de los problemas más importantes en el contexto de
programación de proyectos” (Abbasi, Shadrokh y Arkat,
2006) como consecuencia de la restricción de recursos
y el aumento del número de actividades a programar,
se puede transformar en un problema de tipo NP-Hard
(Blazewicz, Lenstra y Kan, 1983) por consiguiente, se
han utilizado Heurísticas, Metaheurísticas e Híbridos
para dar solución. Finalmente, el interés creciente en
investigación de operaciones ha dado lugar a pasar de
Metaheurísticas puras a Métodos Híbridos basados en
diferentes estrategias Metaheurísticas para resolver el
RCPSP (Pellerin, Perrier y Berthaut, 2019) por tal
motivo en esta investigación se plantea una estrategia
de Hibridación Integrativa, conformada por un
Algoritmo Genético (GA) y un Recocido Simulado (SA)
el cual intensifica la busqueda en los vecindarios de
cada mutación realizada, teniendo como función
objetivo minimizar la duración del proyecto (makespan).
Basado en Hwang y He (2006) una combinación
adecuada de GA con SA proporciona una alternativa
eficaz para problemas complejos de optimización combinatoria además el uso híbrido de GA con SA
mejora el rendimiento de GA para problemas de
ingeniería.

 

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Referencias

Abbasi, B., Shadrokh, S., & Arkat, J. (2006). Biobjective
resource-constrained
project
scheduling
with

robustness

and makespan criteria. Applied
Mathematics and Computation, 180(1), 146–152.
https://doi.org/10.1016/j.amc.2005.11.160
Blazewicz, J., Lenstra, J. K., & Kan, A. H. G. R. (1983).
Scheduling subject to resource constraints:
classification and complexity. Discrete Applied
Mathematics, 5(1), 11–24.
https://doi.org/10.1016/0166-218X(83)90012-4
Hegazy, T., Shabeeb, A. K., Elbeltagi, E., & Cheema, T.
(2000). Algorithm for Scheduling with Multiskilled
constrained resources. Engineering, 126(December),
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Hwang, S.-F., & He, R.-S. (2006). Improving realparameter
genetic

algorithm with simulated annealing
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https://doi.org/10.1016/J.ADVENGSOFT.2005.08.002
Pellerin, R., Perrier, N., & Berthaut, F. (2019). A survey
of hybrid metaheuristics for the resource-constrained
project scheduling problem. European Journal of
Operational Research.
https://doi.org/10.1016/j.ejor.2019.01.063
Rivera, J. C., & Celín, A. J. (2010). Algoritmo heurístico
híbrido con múltiples vecindarios y recocido simulado
para resolver el RCPSP Hybrid Variable Neighborhood
and Simulated Annealing Heuristic Algorithm to Solve
RCPSP. Rev Fac Ing Univ Antioquia, 56, 255–267.