Resumen

El desarrollo de software de simulación de eventos discretos ha sido una de las interfaces más exitosas de la investigación operativa con la computación. Como consecuencia, la investigación se ha centrado en el desarrollo de nuevos métodos y algoritmos con el fin de aumentar la eficacia y la fiabilidad de la optimización de la simulación. Este estudio pretende definir intervalos de variación óptimos para cada variable de decisión a través de un enfoque propuesto que combina el análisis envolvente de datos con la lógica Fuzzy (Fuzzy-DEA-BCC), buscando mejorar la distinción de las unidades de decisión ante la incertidumbre. En este estudio, se utilizaron las matrices ortogonales de Taguchi para generar la cantidad necesaria de DMUs, y las variables de salida se generaron mediante la simulación. Se utilizaron dos objetos de estudio como ejemplos de problemas monoobjetivo y multiobjetivo. Los resultados confirmaron la fiabilidad y aplicabilidad del método propuesto, ya que permitió reducir significativamente el espacio de búsqueda y la demanda computacional en comparación con las técnicas convencionales de optimización por simulación.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering
• Palabras claves:técnicas convencionales de optimización de la simulación, análisis envolvente de datos, software de simulación de eventos, intervalos óptimos de variación, eficacia de la optimización de la simulación, desarrollo, fiabilidad, estudio, lógica difusa, demanda computacional
• Keywords:conventional simulation optimization techniques, data envelopment analysis, event simulation software, optimum variation intervals, simulation optimization efficiency, development, reliability, study, fuzzy logic, computational demand