Comparación de MOEAs en procesamiento de pedidos con múltiples pickers
En este trabajo estudiamos el desempeño de un procedimiento de ayuda a la decisión multicriterio de dos etapas para resolver problemas de procesamiento de pedidos en sistemas de almacenamiento con múltiples bloques de dos y tres dimensiones. Los problemas se modelaron mediante programación entera mi...
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2024
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| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/177365 |
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I19-R120-10915-1773652025-05-08T17:41:52Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/177365 Comparación de MOEAs en procesamiento de pedidos con múltiples pickers Miguel, Fabio Maximiliano Frutos, Mariano Méndez, Maximiliano Tohmé, Fernando Abel González, Begoña 2024-08 2024 2025-03-13T16:50:43Z es Ciencias Informáticas Ayuda a la decisión multicriterio Algoritmos evolutivos multiobjetivo Preparación de pedidos Optimización En este trabajo estudiamos el desempeño de un procedimiento de ayuda a la decisión multicriterio de dos etapas para resolver problemas de procesamiento de pedidos en sistemas de almacenamiento con múltiples bloques de dos y tres dimensiones. Los problemas se modelaron mediante programación entera mixta. Se estudiaron hibridaciones de tres Algoritmos Evolutivos Multiobjetivo (MOEAs) basados en relaciones de dominancia para resolver instancias pequeñas, medianas y grandes. La comparación se realizó en base a un conjunto de métricas y una extensa batería de simulaciones ampliamente utilizada en la literatura. Los aportes principales de este trabajo son (1) la hibridación de MOEAs para afrontar de manera eficiente a la combinación de pedidos en uno o varios tours de picking, y (2) un enfoque multicriterio para programar múltiples equipos de preparación de pedidos por oleada de pedidos. Con base en los resultados experimentales obtenidos, se puede afirmar que, en entornos con un gran número de artículos diferentes y pedidos con alta variabilidad en volumen, el enfoque propuesto puede reducir significativamente los costos operativos al tiempo que permite al tomador de decisiones anticipar el posicionamiento de los pedidos en el área de despacho. Como trabajo futuro se considerarán otros criterios de decisión presentes en este tipo de problema y el testeo de algoritmos evolutivos basados en descomposición utilizando conjuntos de vectores de referencia, con buen desempeño en frentes irregulares con formas invertidas, degeneradas y discontinuas. Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa Objeto de conferencia Objeto de conferencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf 431-431 |
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En este trabajo estudiamos el desempeño de un procedimiento de ayuda a la decisión multicriterio de dos etapas para resolver problemas de procesamiento de pedidos en sistemas de almacenamiento con múltiples bloques de dos y tres dimensiones. Los problemas se modelaron mediante programación entera mixta. Se estudiaron hibridaciones de tres Algoritmos Evolutivos Multiobjetivo (MOEAs) basados en relaciones de dominancia para resolver instancias pequeñas, medianas y grandes. La comparación se realizó en base a un conjunto de métricas y una extensa batería de simulaciones ampliamente utilizada en la literatura. Los aportes principales de este trabajo son (1) la hibridación de MOEAs para afrontar de manera eficiente a la combinación de pedidos en uno o varios tours de picking, y (2) un enfoque multicriterio para programar múltiples equipos de preparación de pedidos por oleada de pedidos. Con base en los resultados experimentales obtenidos, se puede afirmar que, en entornos con un gran número de artículos diferentes y pedidos con alta variabilidad en volumen, el enfoque propuesto puede reducir significativamente los costos operativos al tiempo que permite al tomador de decisiones anticipar el posicionamiento de los pedidos en el área de despacho. Como trabajo futuro se considerarán otros criterios de decisión presentes en este tipo de problema y el testeo de algoritmos evolutivos basados en descomposición utilizando conjuntos de vectores de referencia, con buen desempeño en frentes irregulares con formas invertidas, degeneradas y discontinuas. |
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