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<strong>Algoritmos genéticos na estimação de parâmetros em gestão de estoque</strong><br> DOI: 10.5585/exacta.v7i1.1207

2009; UNIVERSIDADE NOVE DE JULHO; Volume: 7; Issue: 1 Linguagem: Português

10.5585/exactaep.v7i1.1207

1983-9308

Sidnei Alves de Araújo, André Felipe Henriques Librantz, Wonder Alexandre Luz Alves,

Regional Development and Management Studies

A gestão de estoque é um dos instrumentos imprescindíveis para eficiência das organizações modernas. Em modelos de gestão de estoques, é comum a necessidade de estimação de variáveis relacionadas com algumas incertezas. Normalmente, utilizam-se para isso algoritmos matemáticos de aproximação, visto que se trata de problemas, nos quais a exploração de todo o espaço de soluções se torna inviável na maioria dos casos. Uma alternativa para solução de problemas de otimização tem sido o uso dos algoritmos genéticos (AGs) e das redes neurais artificiais (RNAs). Neste trabalho, é apresentado um método baseado em algoritmos genéticos, que é uma técnica de otimização inspirada na genética e na evolução natural, para estimação de parâmetros, a fim de maximizar a gestão de estoque. Essa técnica foi implementada e testada com sucesso, e os resultados são equivalentes àqueles obtidos a partir do emprego de busca exaustiva, o que justifica a aplicação dos AGs em problemas dessa natureza.