Resumen

Este documento aborda un problema de planificación de producción-distribución biobjetivo. El problema se formula como un problema de programación entera mixta con dos objetivos. Los objetivos son minimizar los costos totales y equilibrar la carga de trabajo total de la cadena de suministro, que consiste en plantas y almacenes, considerando que representa a una empresa verticalmente integrada. Para resolver el modelo, proponemos un GRASP biobjetivo adaptado para obtener una aproximación del frente de Pareto. Para evaluar el rendimiento del algoritmo propuesto, se realizan experimentos numéricos sobre un conjunto de instancias utilizadas para problemas similares. Los resultados indican que el GRASP propuesto obtiene un número relativamente pequeño de soluciones no dominadas para cada instancia probada en un tiempo computacional muy corto. Los frentes de Pareto aproximados son discontinuos y no convexos. Además, las soluciones muestran claramente el compromiso entre ambas funciones objetivo.

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Biobjetivo; Planificación de producción-distribución; Programación entera mixta; Costos totales; Carga de trabajo total; Frente de Pareto
• Keywords:Biobjective; Production-distribution planning; Mixed integer programming; Total costs; Total workload; Pareto front