APPLICATION OF GENETIC ALGORITHMS IN SUPPLY MANAGEMENT
DOI: 10.5585/rai.v7i2.328

Authors

  • Roberto Giro Moori Universidade Presbiteriana Mackenzie
  • Herbert Kimura Universidade Presbiteriana Mackenzie
  • Oscar Kenjiro Asakura Instituto Brasileiro de Tecnologia Avançada

Keywords:

Supply Management, Genetic Algorithm, Tire Industry, Inventory Costs.

Abstract

This article is about the application of genetic algorithm as a tool for decision making in supply management. The objective was to evaluate its use in current inventory reduction. To fulfill this objective, we used a mathematical method to study the supply management of a Brazilian retail tire company. The results showed that the supplies policy simulated by the genetic algorithm reduced the tire inventory by about 78%. With these results it was possible to conclude that the genetic algorithm provided an important contribution to supply management. Given the nature of the research results of this exploratory case study, we suggest optimizing the objective function with other variables and simulating them to different rates of crossover and mutation as well as expanding the use of genetic algorithm to other problems of practical interest.

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Author Biographies

  • Roberto Giro Moori, Universidade Presbiteriana Mackenzie
    Doutor em Engenharia de Produção pela Universidade de São Paulo - USP Professor Titular da Universidade Presbiteriana Mackenzie - MACKENZIE
  • Herbert Kimura, Universidade Presbiteriana Mackenzie
    Doutor em Administração pela Universidade de São Paulo - USP Professor Adjunto da Universidade Presbiteriana Mackenzie – MACKENZIE
  • Oscar Kenjiro Asakura, Instituto Brasileiro de Tecnologia Avançada
    Mestre em Engenharia Elétrica pela Universidade Presbiteriana Mackenzie – MACKENZIE Professor do Instituto Brasileiro de Tecnologia Avançada – IBTA

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Published

2010-08-12

Issue

Vol. 7 No. 2 (2010)

Section

Artigos

License

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How to Cite

APPLICATION OF GENETIC ALGORITHMS IN SUPPLY MANAGEMENT DOI: 10.5585/rai.v7i2.328. (2010). INMR - Innovation & Management Review, 7(2), 171-192. https://revistas.usp.br/rai/article/view/79175