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Una Metodología Multiobjetivo para Optimizar un Ambiente Job Shop
Ruiz,Santiago; Castrillón,Omar D; Sarache,William A;
Información tecnológica , 2012, DOI: 10.4067/S0718-07642012000100005
Abstract: the development of a methodology that contains a metaheuristic model based on the elitist non-dominated sorting genetic algorithm (nsga-ii) in a job shop production environment. this is to minimize three main process variables: total time of processing (makespan time), energy cost and labor accidents. with the application of this methodology, the variables under study were optimized in 42%, compared with traditional production programming techniques. based on the application of the proposed methodology, it is suggested to explore other multi objective functions in which the consumption of other resources, such as water and fuel can be analyzed in undesirable situations such as transport strike, landslides and traffic congestion.
Aplicación de un Algoritmo Evolutivo en la Solución de Problemas Job Shop-Open Shop
Castrillón,Omar D; Sarache,William A; Giraldo,Jaime A;
Información tecnológica , 2011, DOI: 10.4067/S0718-07642011000100011
Abstract: the aim of the work presented in this paper was to reduce makespan time and idle time, and to increase machine utilization, in job shop-open shop environment, using a new methodology based on evolutionary algorithms. the study was done in an enterprise of the metal-mechanics sector. the proposed methodology is easy to implement and apply and the results are highiy consistent, as shown by a variance analysis. the methodology allows reducing the total processing time by 33% and idle time by 51 % with 99% approximation with respect to the optimum solution.
Aplicación de un Algoritmo Evolutivo en la Solución de Problemas Job Shop-Open Shop Application of an Evolutionary Algorithm to solve Job Shop-Open Shop Problems
Omar D Castrillón,William A Sarache,Jaime A Giraldo
Información Tecnológica , 2011,
Abstract: El objetivo del trabajo que se presenta fue disminuir el tiempo de proceso y el tiempo muerto, y aumentar la utilización de las máquinas, en un ambiente Job Shop-Open Shop, usando una nueva metodología basada en un algoritmo evolutivo. El estudio se realizó en una empresa del sector metalmecánico. La metodología propuesta es fácil de replicar y los resultados obtenidos son altamente consistentes, como se demuestra con un análisis de varianza realizado. Con la metodología propuesta se logró reducir el tiempo total de proceso en un 33% y el tiempo muerto en un 51% con una aproximación del 99%, respecto a la solución óptima estimada. The aim of the work presented in this paper was to reduce makespan time and idle time, and to increase machine utilization, in Job Shop-Open Shop environment, using a new methodology based on evolutionary algorithms. The study was done in an enterprise of the metal-mechanics sector. The proposed methodology is easy to implement and apply and the results are highiy consistent, as shown by a variance analysis. The methodology allows reducing the total processing time by 33% and idle time by 51 % with 99% approximation with respect to the optimum solution.
Una Metodología Multiobjetivo para Optimizar un Ambiente Job Shop A Multiobjective Methodology to Optimize a Job Shop Environment
Santiago Ruiz,Omar D Castrillón,William A Sarache
Información Tecnológica , 2012,
Abstract: Se presenta el desarrollo de una metodología que incluye un modelo metaheurístico basado en el Algoritmo Genético Ordenado Elitista No-Dominado (Elitist Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm, NSGA-II) en un ambiente de producción Job Shop. Esto con el fin de minimizar tres variables fundamentales del proceso: tiempo total de proceso (makespan time), costo de energía y accidentalidad laboral. Con la aplicación de la metodología, se logra optimizar las variables objeto de estudio, en un 42%, respecto a las técnicas tradicionales de programación de la producción. Con base en la aplicación de la metodología propuesta, se plantea explorar otras funciones multi objetivo, en las que se analiza el consumo de otros recursos como agua y combustible, en situaciones no deseadas tales como paro de transportadores, deslizamientos de tierra en carreteras y congestión vehicular. The development of a methodology that contains a metaheuristic model based on the Elitist Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II) in a job shop production environment. This is to minimize three main process variables: total time of processing (makespan time), energy cost and labor accidents. With the application of this methodology, the variables under study were optimized in 42%, compared with traditional production programming techniques. Based on the application of the proposed methodology, it is suggested to explore other multi objective functions in which the consumption of other resources, such as water and fuel can be analyzed in undesirable situations such as transport strike, landslides and traffic congestion.
Programación de Máquinas Paralelas no Relacionadas con Tiempos de Montaje dependientes de la Secuencia y Entrada Dinámica usando Algoritmos Genéticos Scheduling of Non-Related Parallel Machines with Sequence Dependent Setup Times and Dynamic Entry using Genetic Algorithms
Jaime A Arango,Jaime A Giraldo,Omar D Castrillón
Información Tecnológica , 2013,
Abstract: Este trabajo describe una propuesta de solución al problema de procesar n trabajos en m máquinas paralelas no relacionadas. Es un problema de asignación generalizado de orden lineal y tipo combinatorial que considera tiempos de montaje dependientes de la secuencia y entrada dinámica de trabajos. Se propone un algoritmo genético con codificación entera y conformación de la población, selección de padres, cruzamiento y mutación aleatorios. Hay dos descendientes por generación que compiten contra el peor elemento existente para entrar a la población. Se itera un número de generaciones proporcional al producto de nxm para obtener la solución En cada máquina se secuencian los trabajos por fecha de entrega y los tiempos computacionales son aceptables. Se concluye que el problema pudo ser solucionado mediante el algoritmo genético propuesto de forma eficaz y eficiente y que las soluciones se enfocan en reducir el tiempo de procesamiento y cumplimiento de fechas de entrega. This paper describes a solution method to the problem of processing n jobs on m non-related parallel machines. It is a linear and combinatorial generalized allocation problem that considered a sequence-dependent setup time and dynamic job entry. A genetic algorithm with integer coding and random generation of population, parent selection, crossover and mutation is proposed. There are two descendants per generation that are compared against the worst existing element to enter to population. After a number of generations that is proportional to the product of nxm the solution is generated. The jobs are sequenced on each machine by due date and computational times are acceptable. It is concluded that the proposed genetic algorithm is an effective and efficient solution that focuses on reducing processing time and on meeting deadlines.
Programación de Horarios Escolares basados en Ritmos Cognitivos usando un Algoritmo Genético de Clasificación No-dominada, NSGA-II
Suárez,Víctor F; Guerrero,álvaro; Castrillón,Omar D;
Información tecnológica , 2013, DOI: 10.4067/S0718-07642013000100012
Abstract: abstract this paper proposes the implementation of an optimum academic agenda to solve the problem of scheduling a school day in colombia. this is done by taking into account not only the appropriate assignment of rooms and professors but considering the cognitive rhythms of the students as the most relevant factor in the optimization. the non-dominated sorting genetic algorithm, nsga-ii is proposed as a solution method. the results show a higher efficiency of the algorithm when compared to other algorithms applied to the same problem and evaluated in the same form. at the experimental level the methodology shows a reduction in academic mortality rates in the groups where the methodology was implemented compared to groups that did not considered the cognitive rhythms of the students.
Programación de Horarios Escolares basados en Ritmos Cognitivos usando un Algoritmo Genético de Clasificación No-dominada, NSGA-II Scheduling of School Hours based on Cognitive Rhythms using a Non-dominated Sorting Genetic Algorithm, NSGA-II
Víctor F Suárez,álvaro Guerrero,Omar D Castrillón
Información Tecnológica , 2013,
Abstract: Se plantea la solución del problema de programación óptima de horarios escolares de una escuela pública Colombiana. Esto se hace considerando no solo la asignación adecuada de salones y docentes sino también los ritmos cognitivos que presentan los estudiantes como el factor más importante en el proceso de optimización. Se propone como método de solución el Algoritmo Genético de Clasificación No-dominada, NSGA-II. Los resultados muestran una mayor eficiencia del algoritmo en comparación con otros aplicados al mismo problema y evaluados en la misma forma. A nivel experimental, la metodología evidencia que los grupos programados mediante la orientación descrita presentan una reducción en los niveles de mortalidad académica en comparación con una programación horaria que no consideran los ritmos cognitivos de los estudiantes Abstract This paper proposes the implementation of an optimum academic agenda to solve the problem of scheduling a school day in Colombia. This is done by taking into account not only the appropriate assignment of rooms and professors but considering the cognitive rhythms of the students as the most relevant factor in the optimization. The Non-dominated Sorting Genetic Algorithm, NSGA-II is proposed as a solution method. The results show a higher efficiency of the algorithm when compared to other algorithms applied to the same problem and evaluated in the same form. At the experimental level the methodology shows a reduction in academic mortality rates in the groups where the methodology was implemented compared to groups that did not considered the cognitive rhythms of the students.
Class Schedule Assignment Based on Students Learning Rhythms Using A Genetic Algorithm Asignación de horarios de clase basado en los ritmos de aprendizaje de los estudiantes usando un algoritmo genético
Victor F. Suarez Chilma,Omar D. Castrillón Gomez,álvaro Guerrero Aguirre
Ingeniería y Ciencia , 2013,
Abstract: The objective of this proposal is to implement a school day agenda focused on the learning rhythms of students of elementary and secondary schools using a genetic algorithm. The methodology of this proposal takes into account legal requirements and constraints on the assignment of teachers and classrooms in public educational institutions in Colombia. In addition, this proposal provides a set of constraints focused on cognitive rhythms and subjects are scheduled at the most convenient times according to the area of knowledge. The genetic algorithm evolves through a process of mutation and selection and builds a total solution based on the best solutions for each group. Sixteen groups in a school are tested and the results of class schedule assignments are presented. The quality of the solution obtained through the established approach is validated by comparing the results to the solutions obtained using another algorithm. El objetivo de esta propuesta es implementar un horario escolar que tenga en cuenta los ritmos de aprendizaje en los estudiantes de educación primaria y secundaria, utilizando un algoritmo genético. La metodología considera los requerimientos legales y las restricciones necesarias para la asignación de maestros y aulas en instituciones educativas públicas de Colombia. Adicionalmente, se establecen un conjunto de restricciones relacionadas con el enfoque en los ritmos cognitivos, determinando las horas de la jornada en las que es más conveniente la ubicación de ciertas materias de acuerdo al área del conocimiento al que pertenecen. El algoritmo genético evoluciona mediante un proceso de mutación y selección, a través del cual se construye una solución completa a partir de la búsqueda de las mejores soluciones por grupo. Se presentan los resultados de las pruebas realizadas para la asignación de una institución con 16 grupos. La calidad de las soluciones obtenidas de acuerdo al enfoque establecido es validada mediante la comparación de los resultados
DESIGN OF A HYPERHEURISTIC FOR PRODUCTION SCHEDULING IN JOB SHOP ENVIRONMENTS
Castrillón,Omar Danilo; Sarache,William Ariel; Giraldo,Jaime Alberto;
Ingeniare. Revista chilena de ingeniería , 2010, DOI: 10.4067/S0718-33052010000200007
Abstract: the objective of the present work is to diminish the total process time (makespan) and to increase the machine process time, by diminishing the idle time in a job-shop environment. through the design of a hyper-heuristic based on an ant colony and genetic algorithms. this work is developed in two phases: in the first phase, a hyper-heuristic identification and definition is carried out for sequencing processes in job shop environments. in the second phase, the system effectiveness in the traditional production programming is shown. in the investigation project, an enterprise from the metal mechanic sector was chosen, where by means of a combination of an ant colony and genetic algorithms, the optimal route for an order is scheduled, achieving the optimization or suboptimization of its respective total process time in an upper percentage of 95%.
VULNERABILIDAD EN SUJETOS EN SITUACIóN DE PRISIóN DOMICILIARIA EN EL DISTRITO FEDERAL, BRASIL
Omar Alejandro Bravo,María del Carmen Castrillón
Psicología desde el Caribe , 2010,
Abstract: El régimen penal de prisión domiciliaria está destinado principalmente a aquellas personas que habiendo pasado por un período de prisión efectiva, progresan hacia este tipo de medida como paso previo a la finalización de su condena. En el Distrito Federal de Brasil este proceso de inserción social se ve dificultado por las condiciones de vulnerabilidades sociales, individuales e institucionales de esta población. Con el fin de profundizar el conocimiento acerca de estas cuestiones fueron entrevistados 175 sujetos en esta condición sociojurídica, por medio de entrevistas semi-estructuradas. Como resultado se puede afirmar que las dificultades de acceso a educación, salud y condiciones dignas de empleo en general se suman a factores relacionados con la salud mental de esta población, entre ellos el consumo de alcohol y otras drogas, lo que dificulta su inserción social y aumenta las probabilidades de reincidencia penal.
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