Optimización multiobjetivo
Optimización de procesos. Primera entrega
- Video:Módulo 04, lección 19. Planeación multiobjetivo
- Fuente:Canal nptelhrd / You Tube
Una metodología multiobjetivo para optimizar un ambiente job shop
A Multi-objective methodology to optimize a job shop environment
Se presenta el desarrollo de una metodología que incluye un modelo metaheurístico basado en el algoritmo genético ordenado elitista no dominado (non-dominated sorting genetic algorithm, NSGA-II) en un ambiente de producción job shop. Esto con el fin de minimizar tres variables fundamentales: tiempo total de proceso (makespan time), costo de energía y accidentalidad laboral. Con la aplicación de la metodología, se logró optimizar las variables objeto de estudio en 42% con respecto a las técnicas tradicionales de programación de la producción. Con base en la aplicación de la metodología propuesta, se plantea explorar otras funciones multiobjetivo en las que se analiza el consumo de otros recursos como agua y combustible en situaciones no deseadas tales como paro de transportadores, deslizamientos de tierra en carreteras y congestión vehicular.
Este artículo fue preparado por Santiago Ruiz, Omar D. Castrillón y William A. Sarache (Universidad Nacional de Colombia sede Manizales, Manizales, Colombia) para la revista Información Tecnológica (Vol. 23, No. 1, 2012, 35-46), alojada en el portal de la biblioteca electrónica de publicaciones científicas SciELO (Scientific Electronic Library On-Line)-Chile (Santiago, Chile). SciELO es un modelo para la publicación electrónica cooperativa de revistas científicas en internet, especialmente desarrollado para responder a las necesidades de la comunicación científica en los países en desarrollo, y particularmente de América Latina y el Caribe.
A multi-objective optimization for supply chain network using the bees algorithm
Un optimización multiobjetivo para una red de cadena de suministro utilizando el algoritmo de enjambre de abejas
En este documento se propone un método de optimización llamado el algoritmo del enjambre de abejas para abordar el modelo de cadena de suministro multiobjetivo con el fin de encontrar la configuración óptima de un problema de cadena de suministro dado que minimice el costo total y el tiempo de elaboración (lead-time). El problema utilizado en este estudio se tomó de la literatura. Se condujeron varios experimentos para mostrar el desempeño del modelo propuesto.
Este artículo fue escrito por Ernesto Mastrocinque, Alfredo Lambiase (Università degli Studi di Salerno, Fisciano, Italia), Baris Yuce y Michael S. Packianather (Cardiff University, Cardiff, Reino Unido) para el International Journal of Engineering Business Management (Vol. 5, 2013, 1-11), publicación de InTech (Rijeka, Croacia) de enfoque multidisciplinario entre la ingeniería, los negocios y la gestión.
