Desarrollo de aplicaciones para el Diseño de Sistemas Productivos y Logísticos basadas en software de diseño paramétrico y algoritmos genéticos

Abstract

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[ES] El objeto del presente proyecto es buscar alternativas a los métodos, ya existentes, que se utilizan para solucionar algunos de los distintos problemas que puedan surgir en el diseño y desarrollo del proceso productivo desde el enfoque del diseño paramétrico y los algoritmos genéticos. Inicialmente se desarrolla un estado del arte sobre la distribución en planta, sobre los algoritmos genéticos y sobre los algoritmos genéticos aplicados a la distribución en planta para posteriormente plantear varias soluciones a los distintos problemas utilizando un algoritmo darviniano para su resolución. Se han elegido tres tipos de problemas clásicos de los planteados en la asignatura Diseño de Sistemas Productivos y Logísticos, cuyo enunciado se plantea más abajo y que representan problemas habituales que pueden surgir en el análisis del sistema productivo tanto para una nueva implantación como para el estudio de posibles mejoras. Como alternativa a los métodos existentes se ha buscado dar solución a estos problemas mediante programas de diseño generativos y algoritmos genéticos, dado que hoy en día es un sistema accesible y sencillo de programar. Con el fin de encontrar un método alternativo a cada problema se ha utilizado un programa de diseño paramétrico que incluye una aplicación para el cálculo de algoritmos darvinianos. Dentro de cada tipo de problema se ha buscado obtener un método sencillo, rápido y veraz que solucione el problema propuesto, partiendo del planteamiento de la función objetivo de cada uno de ellos y las variables paramétricas a calcular. En todos los problemas propuestos en el presente proyecto se ha intentado aplicar el uso de algoritmos generativos para la resolución de los mismos. Los algoritmos evolutivos son técnicas de búsqueda y optimización de resultados inspirándose en el principio darviniano de selección natural y reproducción genética. Estos algoritmos trabajan con poblaciones de individuos que representan las posibles soluciones al problema y realizan un proceso de selección que va cercando la búsqueda de la mejor opción. Según este principio de selección en la naturaleza, los individuos más aptos tienen mayor longevidad y por tanto mayor probabilidad de reproducción. Por ello los descendientes de estos mejores individuos tienen una mayor posibilidad de transmitir sus códigos genéticos a las próximas generaciones. Así los programas basados en estos algoritmos seleccionan los valores que suponen mejores soluciones, descartan los que proporcionan peores resultados y recalculan una y otra vez, partiendo sólo de las poblaciones que proporcionan los mejores resultados, hasta dar con el valor que proporciona la solución óptima.