EVOLUTIONARY MULTI-OBJECTIVE SCHEDULING PROCEDURES IN NON-STANDARDIZED PRODUCTION PROCESSES

RESUMEN: En los problemas de programación de la producción que involucran diseñar, coordinar, administrar y controlar todas las operaciones presentes en el proceso productivo, aparecen numerosos problemas de optimización multi-objetivo (MOPs). Los MOPs constan de varias funciones que suelen ser complejas y evaluarlas puede ser muy costoso. La optimización multi-objetivo es la disciplina que trata de encontrar las soluciones, denominadas Pareto óptimas, a este tipo de problemas. La compleja resolución de los MOPs es debida a las dimensiones del problema, al carácter combinatorio de los algoritmos y a la naturaleza de los objetivos los cuales están vinculados a la eficiencia del sistema. En las últimas décadas muchos MOPs vinculados a la producción han sido tratados con éxito con técnicas de resolución basadas en algoritmos genéticos (GAs). En este trabajo se evalúa a NSGAII (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II), SPEAII (Strength Pareto Evolutionary algorithm II) y a sus antecesores, NSGA y SPEA, en el proceso de planificación de la producción no estandarizada