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TÉCNICAS EVOLUTIVAS EN PROBLEMAS MULTI-OBJETIVOS EN EL PROCESO DE PLANIFICACIÓN DE LA PRODUCCIÓN / EVOLUTIONARY TECHNIQUES FOR MULTI-OBJECTIVE PROBLEMS IN PRODUCTION PLANNING

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Author(s): Mariano Frutos-Alazard | Fernando Tohmé-Hauptmann

Journal: Ingeniería Industrial
ISSN 0258-5960

Volume: 33;
Issue: 1;
Start page: 50;
Date: 2012;
Original page

Keywords: Algoritmo Memético Multi-objetivo | Configuración Productiva tipo Job-Shop | Frontera de Pareto | Optimización Multi-objetivo | Multi-objective Memetic Algorithm | Job-shop production environment | Pareto frontier | Multi-objective optimization

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). 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.Planning in production environments takes care of designing, coordinating, managing and controlling all the operations existing in the use of productive systems. There are, in the framework analyzed within this work, several relevant Multi-Objective Optimization Problems (MOPs). They consist of several functions which tend to be complex and expensive to evaluate. Multi-objective optimization is the discipline developed to provide solutions, called Pareto optimal, for the simultaneous optimization of those functions. The costs of solving MOPs is due to the dimension of the problems, the combinatorial nature of the algorithms and the kind of objectives represented, linked to the efficiency of the system.. 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 was carried out, the NSGAII algorithm proved to be more efficient.
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