Resumen

Determinar las características de ingeniería y sus correspondientes niveles de cumplimiento reales es un importante problema de decisión QFD. Con el aumento de la complejidad de los problemas reales de ingeniería, las matrices QFD correspondientes se hacen mucho más grandes, y el tiempo empleado en analizar estas matrices y tomar decisiones será inaceptable. En este artículo se propone una solución para resolver eficazmente el problema de decisión QFD. El problema de decisión QFD se reformula como un modelo de programación no lineal entera mixta (MINLP), cuyo objetivo es maximizar la satisfacción general del cliente teniendo en cuenta las limitaciones de capacidad, coste y recursos de las empresas. A continuación, se propone un algoritmo mejorado, el G-ICA, una combinación de algoritmo competitivo imperialista (ICA) y algoritmo genético (GA), para abordar este modelo. El G-ICA se compara con otros algoritmos maduros resolviendo 7 problemas MINLP numéricos y 4 problemas de decisión QFD adaptados con diferentes escalas. Los resultados verifican un rendimiento de optimización global y un rendimiento temporal satisfactorios del G-ICA. Mientras tanto, también se demuestra la mejor capacidad del algoritmo propuesto para garantizar la precisión y eficiencia en la toma de decisiones.

• Materias:Análisis Matemático Matemáticas Algebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis mathematics Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:Problema de decisión qfd; características de ingeniería; niveles reales de cumplimiento; matrices qfd; programación no lineal entera mixta; satisfacción del cliente.
• Keywords:Qfd decision problem; engineering characteristics; actual fulfillment levels; qfd matrixes; mixed integer nonlinear programming; customer satisfaction