Técnicas evolutivas en problemas multi-objetivos en el proceso de planificación de la producción

Abstract

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). 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. En este trabajo se evalúa a NSGAII, SPEAII 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.

Planning in production environments amounts to design, coordinate, manage and control all the operations running in those realms. There exist, in the framework analyzed in this work, several relevant Multi-Objective Optimization Problems (MOPs). These consist of the search of the optimal values of several functions, usually complex and costly to evaluate. The costs of solving MOPs is due to the dimensionality of the problems, the combinatorial nature of the algorithms and the kind of objectives represented, linked to the efficiency of the system. Multi-objective optimization is the discipline developed to provide solutions, called Pareto optimal, for the simultaneous optimization of those functions. In the last decades several production-related MOPs have been handled successfully by means of Genetic Algorithms. Here we will evaluate the performance of some particular genetic-based algorithms like NSGAII (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II), SPEAII (Strength Pareto Evolutionary Algorithm II) and their predecessors, NSGA and SPEA, in the process of planning non-standardized production activities. After the experiment carried out, the NSGAII algorithm was more efficient.