El problema de secuenciamiento parcialmente flexible, multiobjetivo, basado en un algoritmo genético de selección natural Usando GA para solucionar un enfoque multiobjetivo con múltiples variables

Resumen

En el presente trabajo se buscó resolver un problema de secuenciación parcialmente flexible, energéticamente eficiente, con tiempos de preparación dependientes de la secuencia, penalizaciones de costos por finalización temprana y tardía y mantenimiento preventivo. Estas variables y objetivos fueron seleccionados porque se considera que estos son los que tienen mayor impacto en el día a día de las empresas. Para la solución se propone un algoritmo genético compatible con las variables propuestas y capaz de obtener una solución de manera eficiente. Para comprobar el funcionamiento de la propuesta, se prueba el algoritmo con una simulación que combina datos de otros trabajos con información ficticia. El algoritmo encontró una solución para las tres funciones objetivo propuestas a partir de la información de cinco generaciones de datos. El resultado fue un cronograma óptimo, la duración total y el costo de los envíos tardíos y los adelantos que no se pudieron evitar.