As atividades de programação de produção e dimensionamento de lotes são essenciais
no processo de decisão operacional de uma indústria, sendo a otimização destas
fundamentais para a lucratividade de uma empresa. Essa otimização tem uma
complexidade computacional alta, sendo classificado como um problema NP-Difícil.
Neste trabalho foi aplicado a este problema de otimização um Algoritmo Genético
Multiobjetivo NSGA-II, combinado com um modelo multicritério, o Rank Order
Centroid (ROC), com o objetivo de maximizar a quantidade produzida, minimizar o
custo médio e minimizar o desvio entre o que é produzido e o que está em estoque. Os
resultados obtidos com os experimentos realizados, em uma indústria de
beneficiamento de malhas, apontam que o algoritmo desenvolvido diminuiu em 12%
o custo médio, aumentou em 10% o peso total programado e minimizou a distância
para o estoque regulador em 8%, indicando que a solução proposta é viável,
apresentando um desempenho superior, em todas as funções objetivos, ao modelo
implementado pela empresa.