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dc.contributor.authorGarcia Hernandez, Laura
dc.contributor.authorPalomo-Romero, Juan María
dc.contributor.authorSalas Morera, Lorenzo
dc.contributor.authorArauzo Azofra, Antonio
dc.contributor.authorGarcía Hernández, José A.
dc.date.accessioned2018-01-25T14:30:42Z
dc.date.available2018-01-25T14:30:42Z
dc.date.issued2015
dc.identifier.isbn978-84-608-2864-8
dc.identifier.urihttp://dspace.aeipro.com/xmlui/handle/123456789/640
dc.descriptionEn este artículo se presenta un nuevo sistema evolutivo híbrido para considerar el conocimiento experto humano en el problema de distribución de instalaciones de áreas desiguales. El nuevo sistema híbrido propuesto, consta de un algoritmo interactivo genético combinado con dos métodos niching diferentes con el objetivo de permitir la interacción entre el algoritmo híbrido y el experto humano. La participación del conocimiento del experto en la guía del complejo proceso de búsqueda, lo ajusta a las preferencias del diseñador. La población asociada a los esquemas de distribución en planta es evaluada por el diseñador, que sólo da una evaluación subjetiva a un conjunto de individuos representativos de la población en cada iteración (para evitar fatigarlo). La inclusión de técnicas de niching en la propuesta permite la preservación de la diversidad de la población evitando que soluciones similares se presenten al diseñador en la misma iteración del algoritmo. La nueva propuesta ha sido probada mediante un caso de estudio de distribución en planta. Los resultados de los experimentos, que se validan satisfactoriamente el nuevo enfoque propuesto, se presentan, comparan y analizan en este estudio.es_ES
dc.description.abstractThis article presents a new hybrid evolutionary system for considering human expert knowledge into the Unequal Area Facility Layout Problem (UA-FLP). The novel hybrid system proposed consists of an Interactive Genetic Algorithm combined with two different niching methods with the aim of allowing interaction between the hybrid algorithm and the human expert designer, normally called Decision Maker (DM) in the field of UA-FLP. The participation of the DM knowledge into the approach guides the complex search process, adjusting it to the DM’s preferences. The whole population associated to facility layout designs is evaluated by the DM, who only gives a subjective evaluation to a set of representative individuals of the population in each iteration (in order to avoid fatiguing him/her). The inclusion of niching techniques into the approach allow the preservation of the population diversity avoiding that similar solutions will be presented to the DM in the same algorithm iteration. The novel proposed approach was tested using a interesting case study of facility layout designs. The results of the experiments, which successfully validate the novel proposed approach, are presented, compared and discussed in this study.es_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.subjectIngeniería de Producto, Procesos y Diseño Industriales_ES
dc.titleUNA NUEVA PROPUESTA HÍBRIDA EVOLUTIVA PARA CAPTURAR EL CONOCIMIENTO EXPERTO EN EL PROBLEMA DE DISTRIBUCIÓN EN PLANTA DE ÁREAS DESIGUALESes_ES
dc.title.alternativeA NOVEL HYBRID EVOLUTIONARY APPROACH FOR CAPTURING THE EXPERT KNOWLEDGE INTO THE UNEQUAL AREA FACILITY LAYOUT PROBLEM.es_ES
dc.typeArticlees_ES


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  • CIDIP 2015 (Granada) [176]
    XIX Congreso Internacional de Dirección e Ingeniería de Proyectos (Granada, 2015)

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