Diseño de celdas de manufactura considerando el balanceo de las cargas de trabajo con algoritmos genéticos
Bibliographic record
Abstract
ONTARE. REVISTA DE INVESTIGACIÓN DE LA FACULTAD DE INGENIERÍA
 Este documento presenta la aplicación de algoritmos genéticos al proceso de diseño de sistemas de manufactura celular, solucionando de forma simultánea la formación de las celdas de manufactura y el balanceo de las cargas de trabajo, mediante la maximización de la eficacia de agrupamiento y la eficiencia de línea. El proceso realizado incluyó la formulación del modelo matemático que posteriormente fue implementado y resuelto en Matlab®. La medición del desempeño de esta propuesta se evaluó con problemas prueba, para los cuales se obtuvieron soluciones óptimas y el promedio de las réplicas realizadas estuvo muy cerca del valor óptimo, con una desviación porcentual respecto a este inferior al 1.2%. Además, la configuración de las soluciones obtenidas logra una adecuada agrupación de las celdas y un flujo continuo de las piezas debido a la reducción de los cuellos de botella.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".