Algoritmo evolutivo multiobjetivo basado en descomposición para la optimización del procesamiento por lotes de pedidos
La demanda de prácticas logísticas sostenibles junto al auge del comercio electrónico, ha generado mayores exigencias en cuanto a la eficiencia y calidad en el procesamiento de pedidos. En este marco, y con el propósito de estudiar los métodos más adecuados para abordar el problema de agrupación y p...
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| Autores principales: | , , , |
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| Formato: | Artículo revista |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Escuela de Perfeccionamiento en Investigación Operativa
2024
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://revistas.unc.edu.ar/index.php/epio/article/view/47352 |
| Aporte de: |
| Sumario: | La demanda de prácticas logísticas sostenibles junto al auge del comercio electrónico, ha generado mayores exigencias en cuanto a la eficiencia y calidad en el procesamiento de pedidos. En este marco, y con el propósito de estudiar los métodos más adecuados para abordar el problema de agrupación y preparación de pedidos, se presenta una variante del JOBPRP con dos objetivos: los costos operativos y la distribución equilibrada de la carga de trabajo. En este contexto, los algoritmos evolutivos son buenas alternativas para la búsqueda multiobjetivo, pero pueden enfrentar obstáculos relacionados con la convergencia o la diversidad al abordar frentes de Pareto irregulares. Por esto se ha estudiado el desempeño del Algoritmo Evolutivo Multiobjetivo Basado en Descomposición, MOEA/D. Se realizó un análisis comparativo de su rendimiento utilizando diferentes métodos de escalarización en un conjunto exhaustivo de pruebas experimentales aplicadas a instancias de diferentes tamaños del problema abordado. Se emplearon como indicadores de desempeño el hipervolumen, la distancia promedio a la solución ideal y la dispersión de las soluciones no dominadas. Los resultados indican que el MOEA/D basado en el método de AASF ofrece un buen desempeño en términos de hipervolúmenes promedio y dispersión de soluciones a lo largo de los frentes.
ARK CAICYT: https://id.caicyt.gov.ar/ark:/s18539777/ok4i6st63
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