Algoritmos en la ingenieria industrial








ALGORITMOS Y SU APLICACIÓN EN LA INGENIERÍA INDUSTRIAL














Algoritmos genéticos
Los Algoritmos Genéticos (AGs) son métodos adaptativos que pueden usarse para resolver problemas de búsqueda y optimización. Están basados en el proceso genético de los organismos vivos. A lo largo de las generaciones, las poblaciones evolucionan en la naturaleza de acorde conlos principios de la selección natural y la supervivencia de los más fuertes, postulados por Darwin. Por imitación de este proceso, los Algoritmos Genéticos son capaces de ir creando soluciones para problemas del mundo real. La evolución de dichas soluciones hacia valores óptimos del problema depende en buena medida de una adecuada codificación de las mismas.
Un algoritmo genético consiste en unafunción matemática o una rutina de software que toma como entradas a los ejemplares y retorna como salidas cuáles de ellos deben generar descendencia para la nueva generación.
Versiones más complejas de algoritmos genéticos generan un ciclo iterativo que directamente toma a la especie (el total de los ejemplares) y crea una nueva generación que reemplaza a la antigua una cantidad de vecesdeterminada por su propio diseño. Una de sus características principales es la de ir perfeccionando su propia heurística en el proceso de ejecución, por lo que no requiere largos períodos de entrenamiento especializado por parte del ser humano, principal defecto de otros métodos para solucionar problemas, como los Sistemas Expertos.
Aplicaciones en la Ingeniería Industrial
Optimización: los algoritmosgenéticos se han utilizado en numerosas tareas de optimización, incluyendo la optimización numérica y los problemas de optimización combinatoria.
Economía: aquí los algoritmos son utilizados para modelar procesos de innovación, desarrollo de estrategias y aparición de mercados económicos.

Algoritmo recocido simulado
Simulated annealing (SA) (recocido simulado, o enfriamiento simulado) esun algoritmo de búsqueda meta-heurística para problemas de optimización global; el objetivo general de este tipo de algoritmos es encontrar una buena aproximación al valor óptimo de una función en un espacio de búsqueda grande. A este valor óptimo se lo denomina "óptimo global".
El nombre e inspiración viene del proceso de recocido del acero y cerámicas, una técnica que consiste en calentar y luegoenfriar lentamente el material para variar sus propiedades físicas. El calor causa que los átomos aumenten su energía y que puedan así desplazarse de sus posiciones iniciales (un mínimo local de energía); el enfriamiento lento les da mayores probabilidades de recristalizar en configuraciones con menor energía que la inicial (mínimo global).
El método fue descrito independientemente por ScottKirkpatrick, C. Daniel Gelatt y Mario P. Vecchi en 1983, y por Vlado Černý en 1985. El método es una adaptación del algoritmo Metropolis-Hastings, un método de Montecarlo utilizado para generar muestras de estados de un sistema termodinámico.
En cada iteración, el método de recocido simulado evalúa algunos vecinos del estado actual s y probabilísticamente decide entre efectuar una transición a unnuevo estado s' o quedarse en el estado s. En el ejemplo de recocido de metales descrito arriba, el estado s se podría definir en función de la posición de todos los átomos del material en el momento actual; el desplazamiento de un átomo se consideraría como un estado vecino del primero en este ejemplo. Típicamente la comparación entre estados vecinos se repite hasta que se encuentre un estado óptimoque minimice la energía del sistema o hasta que se cumpla cierto tiempo computacional u otras condiciones.
Su aplicación para la Ingeniería Industrial está en la optimización, por ejemplo, en la determinación de la secuencia óptima en la que ejecutar distintos lotes productos de manera que se minimice el tiempo de preparación de las máquinas.
La función objetivo
La función objetivo es la...