Examinando por Materia "Red de Petri"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Integración de algoritmos genéticos y redes de Petri como propuesta metodológica para la solución del time-dependent traveling Salesm problem.
    (Universidad del Valle, 2021) Osorio Catañeda, César David; Bravo Bastidas, Juan José; Orejuela Cabrera, Juan Pablo
    El Time Dependent Traveling Salesman Problem (TDTSP) es una generalización del conocido problema del agente viajero (TSP por sus siglas en ingles), en el que los tiempos de viaje entre un par de nodos depende del instante de tiempo en que dicho viaje se realice. En esta tesis el problema se divide en la exploración de las secuencias de visitas a los nodos, para posteriormente determinar el tiempo de inicio óptimo de dichas rutas. En este sentido se propone un algoritmo híbrido entre algoritmos genéticos y redes de Petri con el que se busca aprovechar, por un lado el buen desempeño de los algoritmos genéticos en problemas combinatorios como el sub-problema de secuenciación de visitas, y por otro lado las ventajas de modelado de las redes de Petri para abordar el sub-problema del manejo temporal del problema. El objetivo fue entonces el diseño del algoritmo híbrido como propuesta metodológica de solución al TDTSP. Se parte de la caracterización del problema desde los elementos conceptuales introducidos por Fox en 1973, hasta formulaciones más recientes y se propone una representación matemática del problema, así como una representación en red de Petri a partir de la cual se diseña una estructura cromosómica que siempre garantice la factibilidad de todas las soluciones exploradas por el algoritmo genético. Para la fase de evaluación del algoritmo se plantean dos ramas: la primera es la optimización del tiempo de inicio a través de programación matemática, y la segunda es el uso de la lógica de simulación de la red de Petri para obtener la función de desempeño a través del control estricto de la evolución del tiempo que brinda esta herramienta. El análisis computacional mostró que la rama de la lógica de simulación de la red de Petri tiene menor costo computacional que la optimización del tiempo de inicio, lo cual se traduce en que un mayor uso de la red de Petri en la fase de evaluación del algoritmo, trae mejoras de hasta un 83% en el costo computacional, sin afectar la calidad de las soluciones. La validación en instancias resalta esa calidad de las soluciones obtenidas con el algoritmo propuesto, y la aplicación en el caso real muestra la flexibilidad de la metodología y el potencial de aplicación en diversos contextos. Estos resultados hacen prever este enfoque como promisorio para trabajos futuros.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Modelo Demand Driven como política de inventarios en el área de producto terminado para una empresa dedicada a la fabricación y distribución de Tuberías en el Valle del Cauca.
    (Universidad del Valle, 2021) Holguin Herrera, Santiago; Tijo Martínez, Isabela; Londoño Ortega, Julio César; Reyes Guerrero, Anyi Yasmín
    En el desarrollo de este trabajo se ejecutará la simulación de la metodología Demand Driven Material Requirements Planning, realizando un diagnóstico inicial de la situación actual de la empresa en el área de producto terminado, enfocándose cuanto al manejo de sus inventarios, niveles de servicio y ventas; La compañía es productora, distribuidora y comercializadora de tuberías, contando con alrededor de 2.400 referencias de productos, esta empresa posee cinco centros de distribución y dos plantas a nivel nacional. El objetivo de este proyecto de investigación gira entorno a la comparación de varios parámetros como lo son principalmente el costo total relevante de la metodología tradicional MRP con la que la empresa ejecuta la planeación de inventarios actualmente y la metodología DDMRP. Para el diagnóstico de la empresa se tendrán en cuenta cinco productos de tres diferentes categorías de inventarios según la clasificación que le ha dado la compañía, esta se ha visto afectada debido a los errores de pronósticos de la demanda y que han logrado en promedio bajar sus niveles de servicio donde cuentan con un Fill Rate promedio nacional de un 86,5%. Una vez se tiene el diagnostico actual de la compañía se realizará una simulación por medio de lenguaje de programación Visual Basic en hojas de cálculo de Excel y se compararan ambas metodologías según los resultados arrojados.