Método de descomposición para optimización multiobjetivo del procesamiento por lotes de pedidos

Resumen

El crecimiento del comercio electrónico, junto con la creciente demanda de prácticas logísticas sostenibles, ha incrementado las exigencias en términos de eficiencia y calidad en la gestión de pedidos. En este contexto, y con el objetivo de analizar los enfoques más adecuados para el problema de agrupación y preparación de pedidos, se introduce una variante del JOBPRP que busca optimizar dos criterios: la reducción de costos operativos y el equilibrio en la distribución de la carga de trabajo. Los algoritmos evolutivos representan una alternativa viable para la optimización multiobjetivo; sin embargo, pueden presentar dificultades en la convergencia y la diversidad cuando se enfrentan a frentes de Pareto con estructuras irregulares. Por ello, se ha evaluado el rendimiento del Algoritmo Evolutivo Multiobjetivo Basado en Descomposición (MOEA/D). Para ello, se llevó a cabo un estudio comparativo en el que se analizaron distintas estrategias de escalarización aplicadas a un conjunto amplio de experimentos con instancias de diversa magnitud. El desempeño del algoritmo se evaluó a través de métricas como el hipervolumen, la distancia media a la solución ideal y la dispersión de las soluciones no dominadas. Los resultados obtenidos sugieren que el MOEA/D, cuando se utiliza con el método de AASF, muestra un rendimiento competitivo en términos de hipervolumen promedio y dispersión de las soluciones a lo largo de los frentes de Pareto.