摘要：Resumen Este artículo tiene como objetivo desarrollar un algoritmo genético para minimizar la distancia recorrida en almacenes y centros de distribución donde se aplica el problema de conformación de lotes para la preparación de pedidos. Para esto, se propone una nueva representación de soluciones, en la cual cada gen de un cromosoma representa una orden de cliente a recuperar, facilitando la aplicación de operadores de cruzamiento y mutación. A través de experimentos computacionales se establece que el algoritmo genético genera ahorros significativos en distancia recorrida y número de lotes respecto a una regla básica de conformación de lotes, especialmente en escenarios donde se exige conformar un mayor número de lotes. Se concluye que el algoritmo genético brinda soluciones eficientes en un tiempo computacional razonable, por lo cual se recomienda su implementación en ambientes operativos de almacenes y centros de distribución.
其他摘要：Abstract This article aims to develop a genetic algorithm to minimize the distance traveled in warehouses and distribution centers where the order-batching problem applies for order picking systems. For this, a new representation of solutions is proposed, in which each gene of a chromosome represents a customer order to be retrieved, easing the application of crossover and mutation operators. Through computational experiments, it is shown that the genetic algorithm generates significant savings in distance traveled and number of batches compared to a basic rule of order batch formation, especially in scenarios where a greater number of batches is required. We conclude that the genetic algorithm provides efficient solutions in a reasonable computational time, thus its implementation is highly recommended in operative environments of warehouses and distribution centers.
关键词：preparación de pedidos;conformación de lotes;algoritmos genéticos;gestión de almacenes;metaheurísticos
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