Resumen

FRUTOS-ALAZARD, Mariano  y  TOHME-HAUPTMANN, Fernando. Técnicas evolutivas en problemas multi-objetivos en el proceso de planificación de la producción. Ing. Ind. [online]. 2012, vol.33, n.1, pp. 50-59. ISSN 1815-5936.

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 Problemas de Optimización Multi-objetivo (MOPs). Éstos 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. 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. Luego de la experiencia realizada, el algoritmo NSGAII mostró mayor eficiencia.

Palabras clave : algoritmo memético multi-objetivo; configuración productiva tipo job-shop; frontera de Pareto; optimización multi-objetivo.

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