Descripción
El enfoque de algoritmo genético (GA) se desarrolla para resolver los problemas del modelo P de análisis envolvente de datos con restricciones de probabilidad (CCDEA), que incluyen el concepto de “Satisfacción”. Los problemas aquí incluyen casos en los que las entradas y salidas son estocásticas, así como casos en los que solo las salidas son estocásticas. La técnica de solución básica para lo anterior hasta ahora ha sido derivar “equivalentes deterministas”, lo cual es difícil para todos los parámetros estocásticos ya que no hay métodos compactos disponibles. En el enfoque propuesto, la función objetivo estocástica y las restricciones de azar se utilizan directamente dentro del proceso genético. (Udhayakumar, A., Charles, V., & Kumar, M., 2011)
Referencia
Udhayakumar, A., Charles, V., & Kumar, M. (2011). Stochastic simulation based genetic algorithm for chance constrained data envelopment analysis problems. OMEGA: The International Journal of Management Science, 39(4), 387-397. http://dx.doi.org/10.1016/j.omega.2010.09.002
