This paper is a production integrated inventory model between manufacturer and retailer with quadratic demand and time dependent deterioration. Paper also considers effect of inflation on total cost. Manufacturer offers lot size dependent ordering cost to boost higher orders as well as it decreases manufacturer’s inventory holding cost significantly. Total cost of model is obtained using both classical optimization technique and genetic algorithm. Results clearly show that GA has succeeded in obtaining global minimum whereas classical method has stuck with local minimum. For using classical optimization technique we have used Maple 18 whereas for genetic algorithm we have used MATLAB R2013a.The optimal solution of this model is illustrated using numerical example. Sensitivity for inflation and other parameters of demand has been carried out to analyse their effect on total cost. This paper will encourage researchers involve in inventory and supply chain management to optimize complex problems using different evolutionary search algorithm in order to reach to global optimum.Este documento es un modelo de inventario integrado de producción entre el fabricante y el minorista con demanda cuadrática y deterioro dependiente del tiempo. El documento también considera el efecto de la inflación en el costo total. El fabricante ofreceun costo de pedido dependiente del tamaño del lote para impulsar pedidos más altos y también disminuye significativamente elcosto de mantenimiento del inventario del fabricante. El costo total del modelo se obtiene utilizando la técnica de optimización clásica y el algoritmo genético. Los resultados muestran claramente que GA ha logrado obtener el mínimo global mientras que el método clásico se ha quedado con el mínimo local. Para utilizar la técnica de optimización clásica, hemos utilizado Maple 18, mientras que para el algoritmo genético hemos utilizado MATLAB R2013a. La solución óptima de este modelo se ilustra mediante un ejemplo numérico. La sensibilidad para la inflación y otros parámetros de la demanda se han llevado a cabo para analizar su efecto sobre el costo total. Este documento alentará a los investigadores a participar en el inventario y en la gestión de la cadena de suministro para optimizar problemas complejos utilizando diferentes algoritmos de búsqueda evolutiva con el fin de alcanzar el óptimo global.