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Artículo

A Hybrid Method for Modeling and Solving Supply Chain Optimization Problems with Soft and Logical ConstraintsUn método híbrido para modelar y resolver problemas de optimización de la cadena de suministro con restricciones blandas y lógicas

Resumen

Este artículo presenta un método híbrido para modelar y resolver problemas de optimización de la cadena de suministro con restricciones blandas, duras y lógicas. La capacidad de implementar restricciones blandas y lógicas es una funcionalidad muy importante para los modelos de optimización de la cadena de suministro. Estas restricciones son especialmente útiles para modelar problemas derivados de acuerdos comerciales, contratos, competencia, tecnología, seguridad y condiciones medioambientales. En el método híbrido se combinaron dos entornos de programación y resolución, la programación matemática (MP) y la programación lógica de restricciones (CLP). Esta integración, la hibridación y la adecuada transformación multidimensional del problema (como método de presolución) ayudaron a reducir sustancialmente el espacio de búsqueda de modelos combinatorios para problemas de optimización de la cadena de suministro. El MP de investigación operativa y el CLP declarativo, en los que las restricciones se modelan de distintas formas y se aplican distintos procedimientos de resolución, se vincularon para utilizar los puntos fuertes de ambos. Este enfoque es particularmente importante para los modelos de decisión y optimización combinatoria con la función objetivo y las restricciones, hay muchas variables de decisión, y éstas se suman (común en la fabricación, gestión de la cadena de suministro, gestión de proyectos, y los problemas logísticos). Se propuso el sistema ECLiPSe con la biblioteca Eplex para implementar un método híbrido. Además, el modelo híbrido transformado propuesto se compara con el modelo MILP-Programación Lineal Entera Mixta sobre las mismas instancias de datos. Para los modelos ilustrativos, su uso permitió encontrar soluciones óptimas de ocho a cien veces más rápido y reducir el tamaño del problema combinatorio en una medida significativa.

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