Algoritmos Genéticos para la Generación de Bases de Conocimientos destinadas a la asistencia decisional en la Cadena de Suministros

Abstract

Como resultado de la investigación conducida por Sáez Mosquera (2008), está disponible actualmente un framework para la asistencia decisional en procesos estratégicos de gestión logística, con enfoque de Cadenas de Suministro El enfoque abordado en el framework propuesto plantea el uso del Modelo de Referencia de las Operaciones en la Cadena de Suministro (SCOR por sus siglas en inglés) creado en el año 1996 por parte del Supply Chain Council1 y aporta una ontología2 que hace uso del modelo mencionado para crear una base semántica común en los procesos de la Cadena de Suministros. Dicha base semántica es usada para la formulación de problemas decisionales y sus soluciones, a través de relaciones causa-efecto, formando di-grafos que son expresados y almacenados como documentos RDF (Resource Description FrameWork, por sus siglas en inglés). En la investigación realizada por (Velázquez, 2009) se obtuvo un sistema informático capaz de gestionar visualmente problemas decisionales basados en la ontología SCOR y almacenarlos en una base de datos. Debido a la necesidad de obtener una Base de Conocimientos que en un tiempo relativamente corto pueda representar la mayor cantidad de problemas decisionales se necesita una forma de generar, combinaciones posibles de problemas que, usando problemas ya diseñados por los decisores que están en uso de la herramienta, generar otros correctamente validados semánticamente y que permitan ampliar el conocimiento ya estructurado por la ontología. Por lo que se diseña un Algoritmo Genético que permite satisfacer la necesidad anterior descrita. As a result of the investigation driven by Sáez Mosquera (2008), it is available at the moment a framework for the attendance decisional in strategic processes of logistical administration, with focus of Supply Chains. The focus approached in the proposed framework outlines the use of the Model of Supply Chain Operations Reference (SCOR) created in the year 1996 on the part of the Supply Chain Council and it contributes an ontology that makes use of the aforementioned pattern to create a common semantic base in the processes of the Supply Chains. This base semantics is used for the formulation of problems decisionales and its solutions, through relationships cause-effect, forming di-graphs that are expressed and stored as RDF (Resource Description FrameWork, for its initials in English) documents. In the investigation carried out for (Velázquez, 2009) was obtained a computer system able to visually administrate desitionals problems based on the ontology SCOR and to store them in a data base (DB). Due to the necessity of obtaining a Base of Knowledge (BK) that at in a time relatively short it can represent the biggest quantity in problems desitionals a form it is needed of generating, combinations possible of problems that, already using problems designed by the users that are in use of the tool, to generate other correctly validated semantically and that they allow to already enlarge the knowledge structured by the ontology. That’s why was design a genetic algorithm that allows to satisfy the previous necessity.