Performance comparison between a classic particle swarm optimization and a genetic algorithm in manufacturing cell design

Abstract

Este artículo estudia el desempeño de los meta-heurísticos Optimización de Enjambre de Partículas y Algoritmos Genéticos en el problema de formación de celdas de manufactura de una empresa que desea organizar de manera eficiente tres escenarios de producción: cuatro, cinco y seis celdas de manufactura para la fabricación de 30, 40 y 50 productos diferentes a ser procesados en 10, 10 y 20 tipos de máquinas, respectivamente. El proceso de ajuste de los parámetros particulares de cada algoritmo se realiza a través de un diseño de experimentos con su respectivo análisis de varianza. Los algoritmos son implementados en Matlab. Los resultados obtenidos por cada metaheurística son comparados en términos del costo de la mejor solución encontrada y del tiempo de ejecución empleado para llegar a dicha solución, de manera que sea posible establecer cual metodología es la más adecuada a la hora de solucionar este problema de optimización.