Los problemas que se presentan en la industria, en los negocios y en cualquier actividad económica, se modelan matemáticamente; sin embargo, la mayoría de los modelos son no lineales y algunos explotan combinatoriamente; otros por el tamaño del problema hacen que los algoritmos clásicos de tiempo de ejecución polinómico colapsen. Por tanto, para encontrar una respuesta altamente satisfactoria en un corto período de tiempo a este tipo de problemas se deben utilizar herramientas metaheurísticas. En este escenario, se plantea la presente propuesta basada en Algoritmos Genéticos en la cual se detalla el proceso de implementación en diferentes modelos de optimización.

Doctor en Ingeniería Industrial. Magister en Informática. Especialista en Ingeniería de Sistemas. Ingeniero Industrial.Docente del Departamento Académico de Investigación de Operaciones de la Facultad de Ingeniería Industrial de la Universidad Nacional de Piura-Perú.

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