INTRODUCCION A LA PROGRAMACION MULTIOBJETIVO.

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Planificación de la producción en la cadena de suministro

La aplicación de las técnicas matemáticas en este proceso garantiza una toma de decisiones más rápida y eficiente. Se propone un modelo matemático multiobjetivo que permite satisfacer las demandas de los clientes determinando la cantidad de recursos necesarios para llevar a cabo la producción lo que redundará en la disminución de los niveles de inventarios.

La cadena de suministro (SCM) engloba aquellas actividades asociadas con el movimiento de bienes desde el suministro de materias primas hasta el consumidor final.

ELEMENTOS QUE INTEGRAN UN MODELO MULTIOBJETIVO

Método de las ponderaciones.

El Método de las Ponderaciones, se basa en la idea de convertir el problema multi-objetivo en uno de tipo escalar, de forma que se construye una función objetivo que sea la suma de las funciones objetivo de partida, ponderadas según un peso relativo que se le asigne a cada una de ellas. De esta forma, para cada ponderación posible, se obtiene un problema escalar consistente en minimizar la función resultante, sujeta a las restricciones del problema original. Para llevarlo a cabo se sugiere considerar en forma sistemática una serie de conjuntos de pesos positivos que multipliquen a cada objetivo del problema.

Método de Restricciones.

El método de restricciones consiste en optimizar la función objetivo que se considere más importante sobre las otras que hacen parte del modelo, estas últimas se consideran como restricciones a las cuales se les introducen números reales que corresponden o hacen las veces de cotas inferiores. Las cotas inferiores al igual que la función objetivo seleccionada como la de mayor importancia, representan preferencias subjetivas del decisor, generalmente son definidas por metas gerenciales, por lo que si no existiera una solución se tendría que relajar al menos una de las cotas por parte del decisor. La solución del problema será eficiente si es una única solución. De esta forma el problema multi-objetivo se reduce a un problema con un único objetivo.

Método de Programación compromiso.

La idea básica de este método de optimización consiste en aproximar la posición del decisor a un punto ideal definido previamente. El punto ideal se define como un vector, escrito de la forma transpuesta, conformado por los mejores resultados obtenidos para cada uno de los objetivos considerados en el modelo. La elección de dicha solución se evalúa según la distancia que exista entre ella y el punto ideal.

Método de Programación por Metas.

La idea tras el método de la programación por metas es encontrar el conjunto de soluciones que estén lo más cerca posible a las metas definidas para cada uno de los objetivos incluidos en el modelo. Para esto, el decisor debe definir el valor objetivo o meta para cada una de las funciones; a continuación resuelve un problema de un solo objetivo que le ayude a minimizar la suma de las desviaciones de los objetivos.

Método de Tanaka y Asai

Los autores parten de este modelo y suponen que todos los coeficientes que intervienen en el mismo son imprecisos y están representados por distribuciones de posibilidad triangulares simétricas.

Método de Luhandjula

Luhandjula (1987) propone el concepto de factibilidad α -posible y eficiencia β -posible para resolver el problema. Variando los valores de α y β, determinan soluciones con distintos grados de eficiencia y de factibilidad:

Método de Arenas, Bilbao y Rodríguez Uría

El método proporciona una solución difusa en el espacio de los objetivos definida por su distribución de posibilidad. Más concretamente, demuestran que bajo ciertas condiciones, la solución es un número difuso.

Función objetivo

Depende del procedimiento, si se consideran los diferentes objetivos de manera simultánea (Objetivos sin prioridades) o sí por el contrario se adopta un procedimiento secuencial (Objetivos con prioridades). En el primer caso se tratará de Minimizar una función ponderada de las variables de desvío. Un modelo de programación por objetivos consiste básicamente en un modelo de programación matemática con varias funciones objetivo que se han escalonado de acuerdo con un determinado esquema de prioridades. El primer paso para formular un modelo multiobjetivo consiste en establecer el conjunto G de objetivos que se desea que el modelo optimice. Dicho conjunto G para un caso de n objetivos será: G= {gi, g2,..., g¡... gn j. En general, los objetivos pueden ser de tres tipos distintos.

Conjunto de Óptimos de Pareto.

Para un problema multiobjetivo f (x) el conjunto de óptimos de Pareto ( P* ) se define como:

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COMPORTAMIENTO DEL SISTEMA LOGÍSTICO

El concepto moderno de logística que se aplica en las organizaciones actuales, viene caracterizado por jugar un papel protagonista en el plano de integración de las actividades del sistema técnico-productivo, cuyo máximo exponente tiene que ver con el aseguramiento de un flujo que se dirige a suministrar al cliente los productos y servicios demandados teniendo en cuenta su solicitud desde el mismo momento que surge la necesidad, eso sí, cumpliendo con los estándares de calidad y los costes que se está dispuesto a pagar. De esta forma, se centra su actividad en la coordinación de las actividades para asegurar un flujo que garantice un alto nivel de servicio al cliente y de optimización de recursos en la dirección de operaciones. Su labor central es la de realizar la coordinación de las variables que son inherentes a cada una de ellas con el fin de garantizar esquemas de funcionamiento y soluciones integrales para la ejecución de un flujo racional que asegure un alto nivel de servicio al cliente con un coste mínimo asociado.

El sistema logístico de la empresa suele contar con las opciones de un marco de oferta externo, pudiendo utilizar el servicio de determinados agentes del entorno a través de alianzas y subcontratación (outsourcing), siempre buscando mejores niveles de especialización que retornen en la consecución de economías. En este sentido, el citado sistema logístico trata de equilibrar dinámicamente un esquema