[en] Currently optimization algorithms are used in different fields of research. However, its use in business fields is limited, since it is not easy to introduce it in a certain environment due to the complexity it entails. And this is how Prodef was created, which aims to go one step further and provide a higher level tool, through which any user can model optimization problems and execute them without the need for prior knowledge of evolutionary algorithms or programming. Although there are some frameworks for optimization with this type of meta-heuristics, their use requires a certain level of knowledge about the technique to be used and also about the programming language used by the framework itself. The general structure of Prodef was developed in previous Final Degree Projects, thanks to which an API is available in which problems can be requested to be executed through a JSON, specifying the formal model of the problem through its own language called ProdefLang, all this is done graphically through an already existing interface, which allows the user to model their problems using blocks, which by connecting them in certain ways, can pose a problem, giving the user the facility to abstract from the code behind. In the present work it has been possible to develop a graphical interface, ProdefSolution. Thanks to this, users who use the tool will be able to visualize the results in a more representative way. This makes it easier for non-expert users to understand the results. The representations of the solutions have been grouped based on the type of solution, of which some can be a boolean vector, a boolean matrix, a permutation integer vector, a permutation integer matrix and an integer matrix, thus allowing different problems to be grouped in order to give them a generic representation. As a result of this Final Degree Project, it has been achieved to create a web interface capable of representing the results of different problems adapting to the different groups, thus allowing a generic representation to be carried out, that on one side facilitates the representations of the different problems taking the common points between some of them, while on the other side we have the inconvenience that each problem cannot be 100 % representative, since this would add great complexity, since we would have to have each representation defined for every problem that exists and that would be very inefficient

[es] En la actualidad los algoritmos de optimización son utilizados en diferentes campos de la investigación. Sin embargo su uso en los campos empresariales es reducido, ya que no es sencillo introducirlo en según qué entorno por la complejidad que conlleva. Y es así como surge Prodef que tiene como objetivo ir un paso más allá y proporcionar una herramienta de más alto nivel, a través de la cual cualquier usuario pueda modelar problemas de optimización y ejecutarlos sin necesidad de tener conocimientos previos sobre algoritmos evolutivos ni sobre programación. A pesar de que existen algunos frameworks para optimización con este tipo de meta-heurísticas, su utilización requiere de un cierto nivel de conocimiento sobre la técnica a emplear y también sobre el lenguaje de programación utilizado por el propio framework. La estructura general de Prodef se desarrolló en unos Trabajos de Fin de Grado previos, gracias al cual se dispone de una API en la que se puede solicitar ejecutar problemas a través de un JSON, especificando el modelo formal del problema a través de un lenguaje propio denominado ProdefLang, todo esto se hace de forma gráfica a través de una interfaz ya existente, que permite al usuario modelar sus problemas haciendo uso de bloques, que conectándolos de ciertas formas, se puede plantear un problema, dándole la facilidad al usuario de abstraerse del código que hay por detrás. En el presente trabajo se ha logrado desarrollar una interfaz gráfica, Prodef-Solution. Gracias a esta, los usuarios que utilicen la herramienta podrán visualizar los resultados de una forma más representativa. De esta forma se hace más fácil la comprensión de los resultados para aquellos usuarios no expertos. Las representaciones de las soluciones se han agrupado basándonos en el tipo de solución, de las cuales algunas pueden ser un vector de booleano, una matriz de booleanos, un vector de enteros con permutación, una matriz de enteros con permutación y una matriz de enteros, permitiendo así agrupar diferentes problemas para poder darles una representación genérica. Como resultado de este Trabajo de Fin de Grado se ha logrado crear una interfaz web capaz de representar los resultados de diferentes problemas adaptándose a los distintos grupos, permitiendo así poder llevar a cabo una representación genérica, que por un lado facilita las representaciones de los diferentes problemas tomando los puntos comunes entre algunos de ellos, mientras que por otro lado tenemos el inconveniente de que no se puede hacer 100 % representativa a cada problema, ya que esto le aportaría una gran complejidad, debido a que tendríamos que tener definida cada representación para cada problema que exista y eso seria muy ineficiente.