SEMINARIO DE NUEVAS TECNOLOGÍAS

...

Para lograr la variante plan óptimo, los nuevos métodos y Algoritmos Genéticos tienen que ser desarrollados. Tienen que tener en cuenta que la deficiencia de recursos (materiales, herramientas); (cooperación en la toma de documentación y producción, pruebas, etc.); Todos estos objetivos se superponen más o menos lo que significa que un plan no es categoría estática y muchas veces tiene que ser cambiado inmediatamente después de que se ha hecho.

La siguiente imagen representa lugar sugerido de algoritmo genético en el sistema ERP y los datos que deben tenerse de subsistemas y se transfiere directamente al algoritmo genético.[pic 7]

CONCLUSIÓN

En el artículo muestra los resultados de investigación, que ha sido hecho con el principal objetivo de ampliar la posibilidad de de operación tecnológica que es un problema de programación, el definido modelo se basa en el algoritmo genético. Es necesario hacer hincapié en que la variante plan de cuenta de plazo no es óptima sino más bien sub-óptima. Sólo hay una solución posible (plan a largo plazo). El algoritmo genético compara montón de planes de acuerdo con la función de la aptitud. Los resultados que se realizan a través de la aplicación del algoritmo genético: - Variante de la programación,

- Racionalización del trabajo de los administradores y de la empresa gestión.

- Racionalización de la utilización de la capacidad,

- Fondo para un proceso de toma de decisiones en una manera de tomar la decisión correcta en el menor plazo de tiempo, que no se basa en la experiencia y competencia de uno sino de los parámetros reales de producción y la situación actual en el mercado,

- Mejora de la organización de la preparación de la producción y los departamentos de producción en las empresas para la producción individual y pequeña escala.

Los resultados adquiridos fomentar y poner en condiciones previas para un mayor desarrollo y mejora de los sugeridos modelos y la optimización de procesos, especialmente en un medio de: participación de los costos y pérdidas; aplicación de otros algoritmos genéticos y la comparación de los resultados adquiridos y la conexión del algoritmo genético y sistemas expertos con el fin de hacer mejor y más precisa decisión.