Uso de Modelos Computacionales de Optimización para la Manufactura
Aplicación de Algoritmos Genéticos y Templado Simulado para resolver problemas de desperdicio de materia prima
Versandkostenfrei!
Versandfertig in 6-10 Tagen
32,99 €
inkl. MwSt.
PAYBACK Punkte
16 °P sammeln!
El presente trabajo muestra como la aplicación de Algoritmos Evolutivos dentro de la Inteligencia Artificial, pueden ayudar a solucionar problemas eficientemente dentro del ámbito de la manufactura. Se cubre ampliamente un caso en particular acerca de cómo uno de estos algoritmos ayuda a obtener una solución óptima que sugiere qué materia prima puede ser reutilizada, tomándola del desecho que se tiene en la compañía (SCRAP). El Algoritmo Evolutivo también sugiere donde colocar la materia prima dentro de los nuevos requerimentos de manufactura que se tengan para el instante de la ejec...
El presente trabajo muestra como la aplicación de Algoritmos Evolutivos dentro de la Inteligencia Artificial, pueden ayudar a solucionar problemas eficientemente dentro del ámbito de la manufactura. Se cubre ampliamente un caso en particular acerca de cómo uno de estos algoritmos ayuda a obtener una solución óptima que sugiere qué materia prima puede ser reutilizada, tomándola del desecho que se tiene en la compañía (SCRAP). El Algoritmo Evolutivo también sugiere donde colocar la materia prima dentro de los nuevos requerimentos de manufactura que se tengan para el instante de la ejecución del programa de producción. Dentro de esta gama de algoritmos el caso seleccionado es el Algoritmo Genético, que es un algoritmo que trabaja con optimizaciones de una forma eficiente, y dado que el problema atacado por esta investigación es un problema de optimización, más específicamente de maximizar el uso de materia prima rescatada del desperdicio, se quiso comprobar que el utilizar este algoritmo, cumple con el objetivo de hacer esta taréa con un alto grado de eficiencia.
Andere Kunden interessierten sich für
