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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/36453
Título : New hybrid algorithm for supply chain optimization
Autor: Cevallos Tapia, Carlos Patricio
Peña Ortega, Mario Patricio
Siguenza Guzman, Lorena Catalina
Correspondencia: Siguenza Guzman, Lorena Catalina, lorena.siguenza@ucuenca.edu.ec
Palabras clave : Optimization
Supply chain
Metaheuristics
Hybrid algorithm
Área de conocimiento FRASCATI amplio: 2. Ingeniería y Tecnología
Área de conocimiento FRASCATI detallado: 2.2.4 Ingeniería de La Comunicación y de Sistemas
Área de conocimiento FRASCATI específico: 2.2 Ingenierias Eléctrica, Electrónica e Información
Área de conocimiento UNESCO amplio: 06 - Información y Comunicación (TIC)
ÁArea de conocimiento UNESCO detallado: 0613 - Software y Desarrollo y Análisis de Aplicativos
Área de conocimiento UNESCO específico: 061 - Información y Comunicación (TIC)
Fecha de publicación : 2021
Fecha de fin de embargo: 9-jul-2050
Volumen: Volumen 0, número 0
Fuente: Innovations in Industrial Engineering
metadata.dc.identifier.doi: 10.1007/978-3-030-78170-5_25
Editor: Springer, Cham
Ciudad: 
Guimarães
Tipo: ARTÍCULO DE CONFERENCIA
Abstract: 
Optimization is the process of obtaining the best solutions to specific problems. In the literature, those problems have been optimized through a plethora of algorithms. However, these algorithms have many advantages but also disadvantages. In this article, a New Hybrid Algorithm for Supply Chain Optimization, NHA-SCO has been proposed in order to improve the benefits of objective function convergence. For the analysis of the results, three assembly companies have been utilized as case studies. These companies present their supply chains, i.e., networks where products flow from their raw material to the final products delivered to clients. These supply chains must satisfy different objectives, such as maximize benefits and service level and minimize scrap. For the evaluation of results, NHA-SCO has been compared to other well-known optimization algorithms. In the presented case studies, the NHA-SCO algorithm performs faster, or it converges in fewer iterations, obtaining similar or even better results than the other algorithms tested.
Resumen : 
La optimización es el proceso de obtención de las mejores soluciones a problemas específicos. En la literatura, esos problemas se han optimizado mediante una gran cantidad de algoritmos. Sin embargo, estos algoritmos tienen muchas ventajas pero también desventajas. En este artículo, se ha propuesto un nuevo algoritmo híbrido para la optimización de la cadena de suministro, NHA-SCO, con el fin de mejorar los beneficios de la convergencia de funciones objetivas. Para el análisis de los resultados se han utilizado como casos de estudio tres empresas ensambladoras. Estas empresas presentan sus cadenas de suministro, es decir, redes donde los productos fluyen desde su materia prima hasta los productos finales entregados a los clientes. Estas cadenas de suministro deben satisfacer diferentes objetivos, como maximizar los beneficios y el nivel de servicio y minimizar el desperdicio. Para la evaluación de resultados, NHA-SCO se ha comparado con otros algoritmos de optimización conocidos. En los estudios de caso presentados, el algoritmo NHA-SCO funciona más rápido o converge en menos iteraciones, obteniendo resultados similares o incluso mejores que los otros algoritmos probados. Más información sobre este texto de origen
URI : https://doi.org/10.1007/978-3-030-78170-5_25
URI Fuente: https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-030-78170-5?page=2#toc
ISBN : 978-3-030-78169-9, e978-3-030-78170-5
ISSN : 0000-0000
Aparece en las colecciones: Artículos

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