Análisis de técnicas evolutivas aplicadas a la programación de operaciones

FRUTOS MARIANO; TOHMÉ FERNANDO; ROSSIT DANIEL; GARMENDIA ELIZABETH; DAMIANI BÁRBARA

Lima

Congreso; III Congreso Peruano de Investigación de Operaciones y Sistemas; 2011

Pontificia Universidad Católica del Perú

La planificación, en el ámbito productivo, se encarga de diseñar, coordinar, administrar y controlar todas las operaciones que se hallan presentes en la explotación de los sistemas productivos. En este marco de trabajo, aparecen numerosos MOPs (Multi-Objective Optimization Problems). Estos constan de varias funciones que suelen ser complejas y evaluarlas puede ser muy costoso. La optimización multi-objetivo es la disciplina que trata de encontrar las soluciones, denominadas Pareto óptimas, a este tipo de problemas. La compleja resolución de los MOPs es debida a las dimensiones propias del problema, al carácter combinatorio de los algoritmos y a la naturaleza de los objetivos los cuales están vinculados a la eficiencia del sistema. En las últimas décadas muchos MOPs vinculados a la producción han sido tratados con éxito con técnicas de resolución basadas en Algoritmos Genéticos (GAs, Genetic Algorithms). En este trabajo se evalúa a NSGAII (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II), SPEAII (Strength Pareto Evolutionary Algorithm II) y a sus antecesores NSGA y SPEA, en el proceso de planificación de la producción no estandarizada.