El sistema de producción-inventario es un problema de entrada multivariable y salida multivariante en matemáticas. La selección de los mejores parámetros de control del sistema es una decisión gerencial crucial para lograr y mantener dinámicamente un rendimiento óptimo en términos de equilibrar la tasa de pedidos y el nivel de stock bajo la influencia dinámica de muchos factores que afectan las operaciones del sistema. El rendimiento dinámico del popular modelo APIOBPCS y el modelo 2APIOBPCS modificado recientemente para el control óptimo de los sistemas de producción-inventario se examina en el estudio. Esta evaluación se basa en un terreno nivelado con un nuevo esquema de simulación que incorpora un algoritmo de optimización de enjambre de partículas multiobjetivo designado (MOPSO) en la simulación, lo que permite seleccionar el conjunto óptimo de parámetros de control del sistema para lograr el mejor rendimiento posible de la situación del sistema de producción-inventario en estudio. El rendimiento dinámico se mide por la relación de varianza entre la tasa de pedidos y la tasa de ventas relacionada con el efecto látigo, y la integral del error absoluto relacionado con la capacidad de respuesta del inventario ante una demanda aleatoria del cliente. Nuestra simulación indica que el modelo 2APIOBPCS tuvo un mejor rendimiento que, o al menos no peor que, y más robusto que el modelo APIOBPCS bajo diferentes condiciones.