Algoritmo recocido simulado–sección dorada para el problema de reaprovisionamiento multiproducto con demanda estocástica

Salvador Hernández González; Miguel Ángel Gutiérrez Andrade; Sergio Gerardo de los Cobos Silva

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Algoritmo recocido simulado–sección dorada para el problema de reaprovisionamiento multiproducto con demanda estocástica

Hernández González, Salvador ^[1] ; Gutiérrez Andrade, Miguel Ángel ^[2] ; de los Cobos Silva, Sergio Gerardo ^[2]
1. [1] Universidad Nacional Autónoma de México
  
  Universidad Nacional Autónoma de México
  
  México
2. [2] Universidad Autónoma Metropolitana
  
  Universidad Autónoma Metropolitana
  
  México
Localización: Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones, ISSN 2215-3373, ISSN-e 2215-3373, Vol. 17, Nº. 2, 2010, págs. 121-141
Idioma: español
Títulos paralelos:
- Simulated Annealing–Golden section algorithm for the multiproduct replenishment problem with stochastic demand.
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Resumen
- español
  El problema de reaprovisionamiento multiproducto ha sido estudiado por más de 30 años y existen varios algoritmos heurísticos y exactos para determinar la frecuencia de pedidos y el ciclo básico de tiempo. En años recientes se ha considerado el modelo con demanda estocástica; suponiendo que el comportamiento de la demanda se ajusta a una función de probabilidad normal, se puede obtener unaecuación de costo del tipo mixto-entero-no lineal, para la cual solamente ha sido reportada, en la literatura, una técnica heurística. En este trabajo, se implementa un algoritmo de recocido simulado sección dorada para el problema de reaprovisionamiento multiproducto considerando una demanda con distribución de probabilidadnormal y se compara su desempe˜no contra la técnica heurística reportada en la literatura. Los resultados muestran que el nuevo algoritmo obtiene costos más bajos.
- English
  The joint replenishment problem (JRP) has been studied for over 30 years and there are both heuristic and exact algorithms to determine the frequency of orders and fundamental cycle; in recent years ithas been considered the model with stochastic demand. If we assume a behavior of normal distribution for the demand, we may obtain a non linear mixed-integer programming for costs, for which only is reported one heuristic solving method. In this paper we propose a simulated annealing algorithm with golden section for one-dimensional search in order to solve the JRP considering a normal distribution demand. Its performance is compared with the reported heuristic method. The results showed that the new algorithm obtains lower costs.