Diseño óptimo de nuevos productos usando algoritmos genéticos

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OPTIMAL NEW PRODUCT DESIGN USING GENETIC ALGORITHMS DISEÑO ÓPTIMO DE NUEVOS PRODUCTOS USANDO ALGORITMOS GENÉTICOS

JAIME ANTERO ARANGO MARÍN1 OMAR DANILO CASTRILLÓN GÓMEZ2 JAIME ALBERTO GIRALDO GARCÍA3 Ingeniero Industrial, M. Sc. en Investigación Operativa y Estadística. Dpto. de Ingeniería Industrial, Facultad de Ingeniería y Arquitectura. Universidad Nacional de Colombia – Sede Manizales.Bloque Q. Campus La Nubia. Manizales, Colombia jaarangom@unal.edu.co, 2 Ingeniero de Sistemas, Ph D en Bioingeniería. Dpto. de Ingeniería Industrial, Facultad de Ingeniería y Arquitectura. Universidad Nacional de Colombia – Sede Manizales. Bloque Q. Campus La Nubia. Manizales, Colombia odcastrillong@unal.edu.co, 3 Ingeniero Industrial, Ph D en Ingeniería. Dpto. de Ingeniería Industrial, Facultad deIngeniería y Arquitectura. Universidad Nacional de Colombia – Sede Manizales. Bloque Q. Campus La Nubia. Manizales, Colombia jaiagiraldog@unal.edu.co,
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ABSTRACT: This is an optimization case where the objective function is to minimize the total manufacturing cost of a product subject to restrictions on technical specifications. The decision variables are the technical parameters with whichthe product will be developed. This raises the general model is particularized with an example of the textile industry and is solved by a genetic algorithm whose initial population is obtained from existing similar products.

RESUMEN: Este es un caso de optimización donde la función objetivo es minimizar el costo total de fabricación de un producto sujeto a restricciones de especificacionestécnicas. Las variables de decisión son los parámetros técnicos con los que se elaborará el producto. Se plantea el modelo general, se particulariza con un ejemplo de la industria textil y se resuelve con un algoritmo genético cuya población inicial se obtiene a partir de productos similares preexistentes.

1. INTRODUCCIÓN
La dinámica de los negocios y de las necesidades humanas implica el desarrollopermanente de nuevos productos que representen solución a diferentes requerimientos. Partiendo de la base de una necesidad específica de un cliente, su proveedor debe llegar a proponer un diseño de producto que satisfaga esa necesidad, dentro del marco de sus posibilidades técnicas. El proveedor por su parte debe desarrollar la solución en forma oportuna y eficiente, para ser competitivo en costoy tomar ventaja frente a posibles competidores. La optimización de diversos procesos ha ganado en recursos con el desarrollo de la computación y los equipos de cómputo y con la aparición de técnicas como las metaheurísticas que permiten abordar problemas antes no considerados por su complejidad. Aunque hay múltiples aplicaciones de metaheurísticas como los algoritmos genéticos en diversas etapasdel desarrollo productivo, como se vislumbró en Dowsland (1996) y Levine (1997), y como se puede ver en Chen et al. (2007), Reeves (1997) y Hung (1999), entre otros; no se conocen referencias de trabajos similares a éste donde se busque optimizar el costo de producción en el desarrollo de nuevos productos. Incluso revisiones bibliográficas muy completas sobre aplicaciones de los algoritmosgenéticos como la de Aytug et al. (2003) no mencionan el diseño de productos entre las áreas estudiadas. El diseño óptimo de productos, sin embargo, si ha sido tratado por técnicas de optimización. Hsiao (1998) y Liu 2011 trataron el tema desde la lógica difusa. Alexouda & Paparrizos (2001) hicieron una comparación computacional y propusieron un algoritmo genético. Tarasewich & McMullen (2001) loabordaron por medio de una heurística. Lai et. al. (2006) trabajaron en una aproximación por medio de redes neuronales. Albritton & Mcmullen (2007) propusieron un algoritmo por medio de Colonia de Hormigas. Wang et. al. (2009) usaron agentes colaborativos. Todos estos trabajos se concentraron en condiciones de mercadeo y en características comerciales de los productos. El trabajo propuesto en este...
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