Algoritmos genéticos y programación evolutiva en la solución de procesos y su aplicación en un contexto empresarial de manejo de inventarios y rutas de distribución

Resumen

En la actualidad, el nivel de exigencia del mercado implica mejoras y optimización en los diferentes procesos empresariales e industriales. La demanda, la competencia, la implementación de nuevas tecnologías, los clientes, son variables que evidencian la necesidad de mejorar los procesos conocidos por medio del uso de herramientas que logren un desarrollo optimizando en menor tiempo y que permita evolucionar para permanecer en el mercado. Es aquí donde la aplicación de los algoritmos genéticos (AGs) representa una solución eficiente a dichos requerimientos, ya que estos usan una analogía directa con el comportamiento natural, trabajando con una población de posibilidades; cada una de las cuales representa una solución factible a un problema dado, con un valor que equivaldría al grado de efectividad de un organismo para competir con otros. Cuanto mayor sea la adaptación de un ente a su entorno, mayor será la posibilidad de que trascienda al siguiente nivel, con una población nueva de soluciones mejoradas que reemplaza sus antecesoras y con mayor proporción de buenas características, lo que permite que a lo largo de su desarrollo y evolución, conserve sólo las mejores características para llegar al ente más eficiente y mejor adaptado, que equivale a la solución óptima del problema. Con el ánimo de evidenciar la utilidad de imita el comportamiento de evolución biológica en el desarrollo de sistemas artificiales, surge el diseño y la implementación de una herramienta que simula un proceso empresarial de gestión de inventarios y rutas de distribución, por medio de un AG programado en Lenguaje multiplataforma Java y una base de datos portable en Derby, que, cumpliendo los supuestos de la evolución natural, logrará encontrar una población de soluciones óptimas al problema planteado. El desarrollo de este proyecto incluye las fases de análisis, diseño global, implementación del sistema, pruebas y análisis de resultados; etapas que podrán apreciarse de forma sencilla en el desarrollo de este artículo.