Source: http://docplayer.es/1260854-Heuristic-for-scheduling-of-projects-with-restriction-of-resources-un-heuristico-para-planeacion-de-proyectos-con-restriccion-de-recursos.html
Timestamp: 2017-05-30 13:25:08+00:00

Document:
HEURISTIC FOR SCHEDULING OF PROJECTS WITH RESTRICTION OF RESOURCES UN HEURÍSTICO PARA PLANEACIÓN DE PROYECTOS CON RESTRICCIÓN DE RECURSOS - PDF
Download "HEURISTIC FOR SCHEDULING OF PROJECTS WITH RESTRICTION OF RESOURCES UN HEURÍSTICO PARA PLANEACIÓN DE PROYECTOS CON RESTRICCIÓN DE RECURSOS"
Alejandra Moreno Ortiz
1 HEURISTIC FOR SCHEDULING OF PROJECTS WITH RESTRICTION OF RESOURCES UN HEURÍSTICO PARA PLANEACIÓN DE PROYECTOS CON RESTRICCIÓN DE RECURSOS Juan C. Rivera, Luis F. Moreno, F. Javier Díaz, Gloria E. Peña Escuela de Sistemas, Facultad de Minas, Universidad Nacional de Colombia Cra 80 No , Bloque M8, Oficina 210, Medellín, Colombia {jcrivera, lfmoreno, javidiaz, Abstract: The Resource-Constrained Project Scheduling Problem (RCPSP) is a general model for which heuristic algorithms are used, which, although do not guarantee an optimal solution, can give satisfactory results in considerably smaller times to those obtained by means of exact analytical techniques. In this work Taboo Search is used to solve the version of the RCPSP whose main features are: use of constrained renewable resources and impossibility to interrupt the processing of the activities (no pre-emption allowed); the objective is to minimize the makespan of the project. The algorithm is applied to some benchmark problems. Resumen: El Problema de Planeación de Proyectos con Restricción de Recursos (RCPSP) es un modelo general para el cual se utilizan algoritmos heurísticos, los cuales, aunque no garantizan un óptimo, pueden entregar resultados satisfactorios en tiempos considerablemente menores a los obtenidos mediante técnicas analíticas exactas. En este trabajo se utiliza la Búsqueda Tabú para solucionar la versión del RCPSP cuyas principales características son: utilización de recursos renovables limitados e imposibilidad de interrumpir el procesamiento de las actividades; el objetivo es minimizar la duración del proyecto. El algoritmo se aplica a algunos problemas benchmark. Keywords: RCPSP, Scheduling, Heuristic, Tabu search, Combinatorial optimization. 1. INTRODUCCIÓN La secuenciación o programación de tareas es hoy y cada vez mas una actividad de suma importancia en la planeación de proyectos. Entre sus objetivos se encuentra por ejemplo el aumento de la capacidad de las empresas, la disminución de los costos de operación, el aumento de la eficiencia de las empresas, la evaluación de diferentes alternativas tecnológicas y los cambios en los procesos de producción o servicio, entre otros. 120 Los problemas de planeación de proyectos, los cuales son un caso particular de los de Programación de Actividades, son muy comunes en cualquier tipo de industria o empresa ya que éstos pueden ser aplicados en la programación de producción industrial, proyectos de construcción, servicios a diferentes clientes y a actividades o tareas cotidianas y rutinarias del hombre.2 La Programación de Actividades básicamente consiste en la asignación de recursos a actividades en el tiempo, siempre y cuando se cumplan ciertas restricciones de disponibilidad de los recursos y de precedencias entre las actividades. Así, el problema consiste en realizar tal asignación optimizando alguna función objetivo. A pesar de que la definición dada anteriormente es aparentemente tan sencilla y únicamente cualitativa, da origen a definiciones, formalizaciones y grandes discusiones de tipo matemático cuando se trata de resolver el problema general de Programación de Actividades, el cual se vuelve un problema muy complejo en la medida en que crece su tamaño. 2. DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA En este documento se considera la versión estándar del Problema de Programación de Proyectos con Restricción de Recursos, más conocido como RCPSP por sus siglas en inglés (Resource Constrained Project Scheduling Problem), donde los recursos son renovables y limitados, no es permitido interrumpir el procesamiento de las actividades y el objetivo es la minimización de la duración del proyecto. Sin embargo el problema sigue siendo bastante general, ya que comprende por ejemplo algunos casos particulares de programación de producción, tales como Flow Shop, Job Shop, Permutation Flow Shop y Open Shop. La formulación matemática para esta versión del RCPSP se describe en (Mingozzi et al., 1995) como sigue: Dados un conjunto X = { 1,...,n} de actividades (o trabajos) y un conjunto de m recursos, donde cada recurso k tiene una disponibilidad total b k durante cada intervalo de tiempo del período de programación. Cada actividad i tiene un tiempo de procesamiento (duración) d i y su ejecución requiere una cantidad constante r ik del recurso k durante su duración. Todas las cantidades d i, r ik y b k son números enteros no negativos; no es permitido interrumpir el procesamiento de las actividades y se asume que los tiempos de alistamiento están incluidos en los tiempos de procesamiento. Con cada actividad j está asociado un conjunto Γ 1 j X \ {} j de predecesores inmediatos: actividades que deben ser completadas antes de iniciar la ejecución de j. Las restricciones de precedencia pueden estar representadas por un 121 grafo dirigido acíclico G = ( X, H ) donde H = {( i j) i Γ 1, : j, j X }. Se asume, sin perder generalidad, que las actividades están topológicamente ordenadas, es decir, cada predecesor de la actividad j tiene un número de actividad más pequeño que j. Las actividades 1 y n se usan para representar el inicio y el fin del proyecto: la actividad 1 debe completarse antes de iniciar las actividades X \ { 1} y la actividad n debe empezar después de completar las actividades X \ { n}. Se asume además que d 1 = d n = 0 y r = r = 0, k. 1 k nk El costo de una solución factible está dado por el tiempo de terminación del proyecto (makespan). El objetivo es encontrar un tiempo de inicio factible para cada actividad que satisfaga las restricciones de precedencias y de recursos, tal que el costo de la solución sea mínimo. A pesar de las variantes descritas en el párrafo anterior, el problema tal como se presenta sigue siendo de mucho interés para los investigadores de los problemas de Programación de Actividades, ya que por ser del tipo NP-hard no se conocen algoritmos eficientes para problemas de tamaño moderado. Así, por ejemplo, para muchos problemas de 60 actividades (o más) y 4 recursos no se conocen las soluciones óptimas. 3. ESTADO DEL ARTE Hasta el presente se han diseñado diversos algoritmos con el fin de resolver de manera exacta el RCPSP descrito en el numeral anterior. Entre estos algoritmos se encuentran los desarrollados por (Gorenstein, 1972; Fisher, 1973; Stinson et al. 1978; Talbot and Patterson, 1978; Patterson, 1984; Christofides et al., 1987; Demeulemeester, 1992; Mingozzi et al., 1995; Simpson and Patterson, 1996; Brucker and Knust, 2000; Dorndorf et al., 2000; Erenguc et al., 2001). Los algoritmos anteriores tratan de resolver el RCPSP mediante técnicas como la programación lineal entera, programación lineal entera mixta, branch and bound (ramificación y acotamiento), relajación lagrangiana y programación dinámica. Sin embargo, la naturaleza combinatoria de estos problemas y su pertenencia a la clase NP-hard (Blazewicz et al., 1983), hacen que sea prácticamente imposible resolverlos en tiempos razonables, aún mediante el uso de los computadores más potentes existentes hoy en día.3 La tendencia actual es a desarrollar métodos generales para resolver de modo eficiente clases o categorías de problemas, aunque no necesariamente de manera óptima. Estos métodos son denominados heurísticos. (Osman and Kelly, 1996) explican que los heurísticos son una clase de métodos aproximados que están diseñados para resolver problemas difíciles de optimización combinatoria. Los heurísticos proporcionan un marco general para crear nuevos algoritmos híbridos combinando diferentes conceptos derivados de la inteligencia artificial, evolución biológica y mecanismos estadísticos. Otros factores que pueden determinar la utilización de los métodos heurísticos son: Cuando no existe un método exacto para solucionar el problema En caso de que no se necesite una solución óptima En caso de que los datos sean poco fiables Como paso intermedio en la aplicación de otro algoritmo En la literatura reciente se destacan para la búsqueda de soluciones del RCPSP, heurísticos como Búsqueda Tabú, Recocido Simulado, Algoritmos Genéticos, Optimización de la Colonia de Hormigas y métodos GRASP. La Búsqueda Tabú puede ser utilizada para volver más agresivo cualquier procedimiento de búsqueda local. Para tal efecto, toma de la Inteligencia Artificial el concepto de memoria y lo implementa mediante estructuras simples con el objetivo de dirigir la búsqueda teniendo en cuenta la historia de ésta. Es decir, el procedimiento trata de extraer información de lo sucedido hasta la solución actual y actuar en consecuencia. En este sentido puede decirse que hay un cierto aprendizaje y que la búsqueda es inteligente. El principio de la Búsqueda Tabú podría resumirse tal como se enuncia en (Díaz et al., 1996): Es mejor una mala decisión basada en información, que una buena decisión al azar, ya que, en un sistema que emplea memoria, una mala elección basada en una estrategia proporcionará claves útiles para continuar la búsqueda. Una buena elección fruto del azar no proporcionará ninguna información para posteriores acciones. 4. METODOLOGÍA En este documento se implementó el heurístico Búsqueda Tabú para resolver la versión estándar del RCPSP. Algunas de las ventajas de este heurístico son las siguientes: Facilidad de implementación. Habilidad para arrojar soluciones relativamente buenas en muchos problemas combinatorios. Utilización del concepto de memoria que le evita al algoritmo quedar atrapado en óptimos locales. Facilidad de intervención de los usuarios mediante diversos parámetros de entrada. Tiempo de procesamiento determinado totalmente por el usuario. Combinación de conceptos provenientes de otras heurísticas para la elaboración de algoritmos híbridos. En la Figura 1 se presenta el pseudo-código del algoritmo desarrollado. Los 6 principales parámetros utilizados por el algoritmo son los siguientes: Solución Inicial: Para la obtención de una solución inicial se debe elegir un procedimiento determinístico que permita obtener una buena solución en forma rápida. En este estudio se encontró que la mejor solución inicial para el RCPSP es seleccionar siempre de una lista de actividades elegibles (actividades aún no ejecutadas con todos sus predecesores terminados) las actividades con menor rezago u holgura (rezago se toma como la diferencia entre el tiempo de terminación más lejano y el más temprano). El rezago de la actividad se actualiza en cada periodo para reflejar el cambio en el rezago disponible resultante de haber pospuesto algunas actividades individuales. Forma del vecindario: La forma de definir el vecindario es de mucha importancia ya que esto permite ponerle ciertos límites a la búsqueda y concentrarse en las mejores regiones. Una buena forma de obtener vecindarios es generar soluciones a partir de simples cambios en la posición de las actividades de la cadena crítica. Tamaño de la Lista Tabú: La lista tabú es el principal constituyente de la estructura de memoria del algoritmo y guarda los atributos 1224 Paso 1 Paso 2 Paso 3 Paso 4 Paso 5 Paso 6 ISSN: Volumen 1, No de las últimas soluciones visitadas para evitar volver a evaluarlas en próximas iteraciones cercanas. El tamaño de dicha lista es un parámetro que está determinado por un número entero el cual indicará a cuántas de las últimas soluciones visitadas se les guardarán sus atributos. Un buen valor para el tamaño de esta lista es de 15 unidades según lo experimentado en este estudio. Lectura de Datos y Parámetros del modelo (Datos del problema, Tamaño de la lista tabú, Nivel de aspiración, Forma del vecindario, Criterio de parada, Lower bound (LBS)) Inicialización de variables [Solución global (S G ), Solución actual (S A ), iteración actual (Iteracion), Iteraciones sin mejorar (Iter_asp)] Hallar una solución inicial (S 0 ) Hacer S G = S A = S 0 Iteracion = 0 Iter_asp = 0 If ( S G = LBS ) Then { Se encontró la solución óptima, Ir al paso 6 } Generación del vecindario (Entorno cercano a S A ) [Mejor solución candidata del vecindario (S V )] Iteracion = Iteracion + 1 Iter_asp = Iter_asp + 1 Seleccionar la mejor solución del vecindario: S V If ( makespan (S V ) < makespan (S G ) ) Then { S G = S A = S V, Iter_asp = Iteracion } If ( S V Є Lista tabú ) Then { Buscar otra solución candidata para S V } { S A = S V, Agregar atributos de S V a la Lista Tabú, Sacar el elemento mas antiguo de la lista } Evaluar el Criterio de Aspiración If ( Iter_asp = Nivel de aspiración ) Then { Hallar una nueva solución S A en otra región del espacio factible, iter_asp = Iteracion } Evaluar los Criterios de Parada If ( S A = LBS ) Then { Se encontró la solución óptima, ir la paso 6 } If ( El criterio de parada es satisfecho ) Then { Ir al paso 6 } { Ir al paso 3 } Entregar informes de resultados Fig. 1. Pseudo-código del algoritmo desarrollado. Cota Inferior (lower bound): Una cota inferior para el makespan se obtiene usualmente eliminando algunas restricciones del problema y tiene la característica principal de ser siempre inferior al makespan. Es un parámetro de mucha importancia principalmente porque si se tiene una cota inferior para el makespan y durante el proceso de búsqueda se halla una solución cuyo makespan sea igual a dicha cota, esto significaría que esta solución es óptima. De las múltiples cotas existentes en la literatura se utiliza la cota LBS (Lower Bound de Stinson) ya que presenta una buena relación entre la calidad (cercanía al óptimo) y la facilidad para hallarla. Criterio de Aspiración: Es una función que permite en determinado momento alcanzar soluciones que no pertenecen al vecindario. Para lograr esto se debe definir un nivel de aspiración, así cuando dicho nivel se satisface se permite el paso a tal solución. Los niveles de aspiración utilizados en este estudio son el makespan para aceptar soluciones de la lista tabú y el número de iteraciones sin mejorar para diversificar la búsqueda. Criterio de Parada: Este criterio permite detener la búsqueda cuando el usuario lo indique. En este estudio se encontró que detener la búsqueda basados en los niveles de aspiración arroja en promedio mejores resultados. 5. RESULTADOS Para evaluar la eficiencia del algoritmo se empleó el conjunto de 480 problemas de 32 actividades y 4 recursos, disponible en la librería PSPLIB (Kolisch and Sprecher, 2004), para los cuales se conocen los valores de los makespan óptimos que se encuentran disponibles en la librería mencionada anteriormente. Además se utilizó un procesador Pentium 4 de 3.19 GHz y 512 MB de memoria RAM. El programa se desarrolló en el lenguaje Visual C La eficiencia del algoritmo está medida como el porcentaje de desviación promedio con respecto al makespan óptimo versus el tiempo de procesamiento necesario para hallar dicha desviación. Los resultados obtenidos pueden ser observados gráficamente en la Figura5 Como el tiempo de procesamiento depende de las características del procesador, algunos autores han propuesto utilizar el porcentaje de desviación promedio con respecto al makespan óptimo correspondiente a un número máximo dado de schedules para medir la eficiencia de un algoritmo. Se hallaron los resultados con tres valores para el máximo número de schedules, tal como se presenta en la Tabla 1. práctica del algoritmo, ya que no sólo se demuestra que es aplicable a casos reales empresariales sino que adicionalmente, para este caso específico, mejora los resultados obtenidos por otros métodos desarrollados para este problema particular. Tabla 1. Porcentaje de desviación promedio con respecto al makespan optimo versus máximo número de schedules Máximo número de schedules Porcentaje de desviación promedio , , ,631 Utilizando como referencia la Tabla 2, tomada de (Kolisch and Hartmann, 2004), donde se recopilan los datos obtenidos por los investigadores más avanzados a nivel mundial que trabajan en los 480 problemas de 32 actividades y 4 recursos de la librería PSPLIB. Tabla 2. Resultados recopilados de los diferentes investigadores del mundo De acuerdo con las Tablas 1 y 2, se encuentra que el algoritmo desarrollado en esta investigación presenta las siguientes características: Para 1000 schedules, en el puesto número 25, entre 26 posiciones. Para 5000 schedules, en el puesto número 23, entre 26 posiciones. Para schedules, en el puesto número 17, entre 20 posiciones. Con este resultado se logra mostrar la utilidad Fig. 2. Gráfica de Desviación porcentual respecto al óptimo vs. Tiempo en segundos para problemas de diferente tamaño 6. CONCLUSIONES La técnica de la Búsqueda Tabú proporciona excelentes resultados para problemas de tipo combinatorio y existen por explorar muchas otras variaciones y adaptaciones con las cuales se puede obtener cada vez mayor eficiencia. En este estudio se presentó un algoritmo básico de Búsqueda Tabú para hallar soluciones cercanas a la solución óptima de la versión estándar del RCPSP. El algoritmo presentado es bastante básico ya que aunque contiene los principales elementos de la Búsqueda Tabú como son la lista tabú, la memoria a corto y largo plazo, el criterio de aspiración, las cotas inferiores, etc., no implementa muchas otras estrategias desarrolladas en los últimos años como son los movimientos de influencia, oscilación estratégica, umbrales tabú, entre otras, las cuales implementadas de la manera correcta podrían volver más eficiente el algoritmo. Otra alternativa que se podría explorar es el desarrollo de algoritmos híbridos que tomen conceptos propios de otras metodologías o incluso de métodos empíricos que no provienen de ninguna metodología específica. Sin embargo, aún con las estructuras más sencillas se obtuvieron muy buenos resultados para los problemas benchmark utilizados por investigadores 1246 en todo el mundo. Sería de gran utilidad poder comprobar la eficiencia del algoritmo desarrollado con un problema real y así poder analizar todo el potencial de la herramienta. 7. TRABAJO FUTURO En los diferentes problemas modelo de la Librería PSPLIB se observa que algunos problemas presentan mayor complejidad que otros. Esto puede observarse de diferentes formas en los resultados: por un lado entre mayor sea la diferencia entre el makespan de la solución óptima y el valor de alguna cota inferior, podría pensarse que mayor es la complejidad del problema. Dicha complejidad puede estar relacionada con la cantidad de precedencias entre las actividades y en mayor proporción con la disponibilidad y el consumo de los recursos. Esto lleva a pensar que un análisis profundo de la estructura de cada problema podría dar un indicio de qué tan fácil o difícil podría llegar a ser un problema determinado incluso antes de intentar resolverlo para así controlar el valor de los parámetros de búsqueda en forma automática, dependiendo de la complejidad del problema. REFERENCIAS Blazewicz, J.; Lenstra, J. K. and Rinnooy Kan A. H. G. (1983). Scheduling Projects Subject to Resource Constraints: Classification and Complexity. Discrete Applied Mathematics, 5, Brucker, P. and Knust, S. (2000). A linear programming and constraint propagation-based lower bound for the RCPSP. European Journal of Operational Research, 127, págs Christofides, N.; Alvarez-Valdez, R. and Tamarit, J. M. (1987). Project Scheduling with Resource Constraints: a Branch and Bound Approach. Europe Journal of Operations Research, Vol. 29, págs Demeulemeester, E. (1992). Optimal Algorithms for various classes of multiple resource constrained project scheduling problems. Katholieke Universiteit Leuven. Bélgica. Díaz, A; Glover, F; Ghaziri, H.; González, J.; Laguna, M.; Moscato, P. and Tseng, F. (1996). Optimización Heurística y Redes Neuronales. Editorial Paraninfo, págs Dorndorf, U.; Pesch, E. and Phan-Huy, T. (2000). A branch and bound algorithm for the resourceconstrained project scheduling problem. Mathematical Methods of Operations Search, 52, págs Erenguc, S. S.; Ahn, T. and Conway, D. G. (2001). The resource constrained project scheduling problem with multiple crashable modes: An exact solution method. Naval Research logistics, 48(2), págs Fisher, M. (1973). Optimal Solution of Scheduling Problems Using Lagrange Multipliers. Part I. Operations Research, Vol. 21, págs Gorenstein S. (1972). An Algorithm for Project Sequencing with Resource Constraints. Operations Research, Vol. 20, págs Kolisch, R. and Hartmann, S. (2004). Experimental Investigation of Heuristics for Resource- Constrained Project Scheduling: An Update. Technical University of Munich. OR Consulting. Germany. Kolisch, R. and Sprecher, A. (2004). Project Scheduling Problem Library PSPLIB. [En línea] <http://www.bwl.uni-kiel.de/prod/psplib/>. Consulta: 13 de febrero de Mingozzi, Aristide; Maniezzo, Vittorio; Ricciardelli, Salvatore and Bianco, Lucio. (1995). An Exact Algoritm for the Resource Constrained Project Scheduling Problem Based on a New Mathematical Formulation. Department of Mathematics, University of Bologna, Bologna, Italia. Department of Electrical Engineering, University Tor vergata, Roma, Italia. Osman, I. H. and Kelly, J. P. (1996). Meta-Heuristics: Theory and Applications. 39 Kluwer Academic Publishers. Patterson, J. H. (1984). A comparison of exact approaches for solving the multiple constrained resources, project scheduling problem. Management Science, Vol. 30, págs Simpson, W. P. and Patterson, J. H. (1996). A multipletree search procedure for the resource-constrained project scheduling problem. EJOR, Vol. 89. págs Stinson, J. P.; Davis, E. W. and Kjumawala, B. M. (1978). Multiple Resource-Constrained Scheduling Using Branch and Bound. AIIE Transactions, Vol. 10, págs Talbot, F. B. and Patterson, J. H. (1978). An Efficient integer programming Algorithm with Network Cuts for Solving Resource-Constrained Scheduling problems. Management Science, Vol. 24, págs Documentos relacionados
PROBLEMA DE PROGRAMACIÓN DE PRODUCCIÓN ABIERTA CON CARACTERÍSTICAS DE MÁQUINAS MÓVILES DEDICADAS Y CON TIEMPOS DE PREPARACIÓN DEPENDIENTES DE LA SECUENCIA ENTRE ETAPAS Alexander Alberto Correa Espinal Más detalles Metodologías Analíticas y Heurísticas para la Solución del Problema de Programación de Tareas con Recursos Restringidos (RCPSP): una revisión.
Ingeniería y Ciencia ISSN:1794-9165 ISSN-e: 2256-4314 ing. cienc., vol. 10, no. 19, pp. 247 271, enero-junio. 2014. http://www.eafit.edu.co/ingciencia This a open-access article distributed under the terms Más detalles Flow-Shop Dinámico. Por: Juan Carlos Rivera Samuel De Greiff
Flow-Shop Dinámico Por: Juan Carlos Rivera Samuel De Greiff 1 Configuración tipo Flow- Shop Disposición lineal de los equipos. Productos con altos niveles de estandarización. Varios productos en volúmenes Más detalles DESARROLLO DE UN SISTEMA PARA PROGRAMAR RECURSOS Y OPERACIONES EN LA FABRICACIÓN DE CALENTADORES ELÉCTRICOS BAJO PEDIDO
REVISTA FACULTAD DE INGENIERÍA, U.T.A. (CHILE), VOL 12 Nº 2, 2004, pp. 35-42 DESARROLLO DE UN SISTEMA PARA PROGRAMAR RECURSOS Y OPERACIONES EN LA FABRICACIÓN DE CALENTADORES ELÉCTRICOS BAJO PEDIDO Ana Más detalles Scheduling Problem. Cuándo y dónde debo hacer cada trabajo?
Temario III Algoritmos Combinatorios y Metaheurísticas Verificación y Validación de Software UNCo 1 Contenidos Combinación de Datos de Test Algoritmos Combinatorios Metaheurísticas Búsqueda Tabú Algoritmos Más detalles Comportamiento de los parámetros principales de un Algoritmo Genético para el Flow Shop Scheduling
Comportamiento de los parámetros principales de un Algoritmo Genético para el Flow Shop Scheduling Yunior César Fonseca Reyna Universidad de Granma E-mail: fonseca@udg.co.cu Temática: Inteligencia Artificial Más detalles Una heurística basada en memoria para el problema del diseño de recorridos en transporte público urbano
Una heurística basada en memoria para el problema del diseño de recorridos en transporte público urbano Antonio Mauttone María E. Urquhart Departamento de Investigación Operativa, Instituto de Computación, Más detalles PROCEDIMIENTO HEURÍSTICO PARA MINIMIZAR EL C max EN CELDAS ROBOTIZADAS CON BUFFERS FINITOS Y PIEZAS DISTINTAS
27 Congreso Nacional de Estadística e Investigación Operativa Lleida, 8 11 de abril de 2003 PROCEDIMIENTO HEURÍSTICO PARA MINIMIZAR EL C max EN CELDAS ROBOTIZADAS CON BUFFERS FINITOS Y PIEZAS DISTINTAS Más detalles METAHEURISTICAS Ideas, Mitos, Soluciones
DISEÑO DE METAHEURÍSTICOS HÍBRIDOS PARA PROBLEMAS DE RUTAS CON FLOTA HETEROGÉNEA (2 Parte) : GRASP Y CONCENTRACIÓN HEURÍSTICA Cristina R. Delgado Serna Departamento de ECONOMÍA (Área de Economía Aplicada) Más detalles Investigación de operaciones en acción: Heurísticas para la solución del TSP
Investigación de operaciones en acción: Heurísticas para la solución del TSP Roger Z. Ríos Mercado* José Luis González Velarde** Abstract One of the most common and difficult problem in the theory of optimization Más detalles Una permutación eficiente para minimizar la suma de los tiempos de acabado de "n" trabajos en "m" máquinas Freddy Abarca R. fabarca@ic-itcr.ac.
Una permutación eficiente para minimizar la suma de los tiempos de acabado de "n" trabajos en "m" máquinas Freddy Abarca R. fabarca@ic-itcr.ac.cr El problema de la asignación de cargas de trabajo, a pesar Más detalles Algoritmos Genéticos Y
Algoritmos Genéticos Y Optimización n Heurística Dr. Adrian Will Grupo de Aplicaciones de Inteligencia Artificial Universidad Nacional de Tucumán awill@herrera.unt.edu.ar Optimización n Tradicional Problemas Más detalles Un modelo híbrido de inteligencia computacional para resolver el problema de Job Shop Scheduling
Un modelo híbrido de inteligencia computacional para resolver el problema de Job Shop Scheduling Jacob Meneses Angel, Marcela Rivera Martínez, Luis René Marcial Castillo, Sandoval Solís Lourdes Benemérita Más detalles Programación de tareas, un reto diario en la empresa
MODELOS DE PLANIFICACIÓN Santiago de Compostela, Octubre 2006 1 s jk C max P Jm prmt L max NP Rm tree C j Algoritmos wj U j Uj Calendarios Fm prec w j U j Práctica CONTENIDO. Contents 1 Descripción del Más detalles Unidad Académica Profesional UAEM Tianguistenco, Paraje El Tejocote, San Pedro Tlaltizapán, Tianguistenco, México CP 52640
Estudio de Tres Algoritmos Heurísticos para Resolver un Problema de Distribución con Ventanas de Tiempo: Sistema por Colonia de Hormigas, Búsqueda Tabú y Heurístico Constructivo de una Ruta Manuel González Más detalles ASALBP: Alternative Subgraphs Assembly Line Balancing Problem *
METAHEURÍSTICA ACO APLICADA A PROBLEMAS DE PLANIFICACIÓN EN ENTORNOS DINÁMICOS de San Pedro M., Pandolfi D., Lasso M., Villagra A. Laboratorio de Tecnologías Emergentes (LabTEm) Proyecto UNPA-29/B084/1 Más detalles Evaluación de la disponibilidad de los servicios desplegados sobre Volunteer Computing
Evaluación de la disponibilidad de los servicios desplegados sobre Volunteer Computing Antonio Escot Praena Enginyeria Informàtica i Tècnica de Gestió Dirección del TFC Ángel A. Juan, PhD. Eva Vallada Más detalles SECUENCIACIÓN DE SISTEMAS DE TIPO JOB SHOP MEDIANTE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
SECUENCIACIÓN DE SISTEMAS DE TIPO JOB SHOP MEDIANTE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO Paolo Priore Moreno Raúl Pino Diez Alberto Gómez Gómez UNIVERSIDAD DE OVIEDO Una forma habitual de secuenciar de modo dinámico Más detalles Aplicación de la inteligencia artificial a la resolución del problema de asignación de estudiantes del departamento de PDI
Aplicación de la inteligencia artificial a la resolución del problema de asignación de estudiantes del departamento de PDI Ricardo Köller Jemio Departamento de Ciencias Exactas e Ingeniería, Universidad Más detalles Scientia Et Technica ISSN: 0122-1701 scientia@utp.edu.co Universidad Tecnológica de Pereira Colombia
Scientia Et Technica ISSN: 0122-1701 scientia@utp.edu.co Universidad Tecnológica de Pereira Colombia Escobar Alvarán, Daniel Felipe; Garcés Hincapié, Julián Alberto; Restrepo Correa, Jorge Hernán Aplicación Más detalles Representación con Restricciones de Medidas Cualitativas: Aplicación a un Problema de Scheduling
Combinación de Algoritmos Evolutivos y Técnicas Heurísticas para Problemas de Scheduling Ramiro Varela, Javier Blanco, Camino Rodríguez, Jorge Puente y César Alonso Centro de Inteligencia Artificial. Universidad Más detalles Una comparación entre tres formulaciones para resolver el problema del Cutting Stock
Una comparación entre tres formulaciones para resolver el problema del Cutting Stock A comparison between three formulations to solve the Cutting Stock Problem Harol M. Gámez Centro latinoamericano de Más detalles Administración del Tiempo en el Desarrollo de un Sistema de Información
Administración del Tiempo en el Desarrollo de un Sistema de Información José Jimmy Camacho Martínez (1) Ramón David Chávez Cevallos (2) Ing. Lennin Freire (3) Facultad de Ingeniería en Electricidad y Computación Más detalles Aplicación para la asignación automática de puertas de embarque a los vuelos de un aeropuerto
TFG EN ENGINYERIA INFORMÀTICA, ESCOLA D ENGINYERIA (EE), UNIVERSITAT AUTÒNOMA DE BARCELONA (UAB) 1 Aplicación para la asignación automática de puertas de embarque a los vuelos de un aeropuerto Carlos Rea Más detalles Uso de un motor de restricciones bajo dispositivos Android
Uso de un motor de restricciones bajo dispositivos Android Gonzalo Hernández 1, Camilo Villota Ibarra 2, James Muñoz Coronel 3, Harold Muñoz Muñoz 4 Universidad de Nariño, Facultad de Ingeniería, Departamento Más detalles 7. Conclusiones. 7.1 Resultados
7. Conclusiones Una de las preguntas iniciales de este proyecto fue : Cuál es la importancia de resolver problemas NP-Completos?. Puede concluirse que el PAV como problema NP- Completo permite comprobar Más detalles Optimización y Toma de Decisiones
Optimización y Toma de Decisiones Guía Docente Master Oficial en Planificación y Gestión de Procesos Empresariales Universitat de València Datos del Curso Nombre de la asignatura Optimización y Toma de Más detalles Metaheurísticas: una visión global *
Metaheurísticas: una visión global * Belén Melián, José A. Moreno Pérez, J. Marcos Moreno Vega DEIOC. Universidad de La Laguna 38271 La Laguna {mbmelian,jamoreno,jmmoreno}@ull.es Resumen Las metaheurísticas Más detalles Una heurística para la asignación de máquinas a trabajos fijos
VIII Congreso de Ingeniería de Organización Leganés, 9 y 10 de septiembre de 2004 Una heurística para la asignación de máquinas a trabajos fijos José Manuel García Sánchez, Marcos Calle Suárez, Gabriel Más detalles Soluciones Óptimas y Aproximadas para Problemas de Optimización Discreta
Soluciones Óptimas y Aproximadas para Problemas de Optimización Discreta Guía Docente Master Oficial en Planificación y Gestión de Procesos Empresariales Universitat de València Datos del Curso Nombre Más detalles Problemas de Rutas. Vicente Campos Aucejo Dpt. Estadística i Investigació Operativa Universitat de València vicente.campos@uv.es
Problemas de Rutas Vicente Campos Aucejo Dpt. Estadística i Investigació Operativa Universitat de València vicente.campos@uv.es Resumen El objetivo de este trabajo es el de divulgar la existencia de un Más detalles Capítulo VI MÉTODOS DE SOLUCIÓN PARA JOB SHOP SCHEDULING
Capítulo VI MÉTODOS DE SOLUCIÓN PARA JOB SHOP SCHEDULING 6.1. HEURÍSTICAS CONVENCIONALES El problema de job shop scheduling (JSSP) es un problema muy importante [69]; está entre los problemas de optimización Más detalles Análisis del NSGA-II para el TSALBP-1/3 cuando existe variación de demanda en una producción mixta
Análisis del NSGA-II para el TSALBP-1/3 cuando existe variación de demanda en una producción mixta Manuel Chica, Óscar Cordón, Sergio Damas y Joaquín Bautista Resumen En este trabajo introducimos la aplicación Más detalles Estado del Arte del Job Shop Scheduling Problem
27 Congreso Nacional de Estadística e Investigación Operativa Lleida, 8-11 de abril de 2003 FLEXIPLAN: UN SISTEMA DE PLANIFICACIÓN DE LA PRODUCCIÓN Vicente Valls 1, Jose Manuel Belenguer 1, Pilar Lino Más detalles PROGRAMACIÓN DE LA PRODUCCIÓN EN AMBIENTES JOB SHOP- BAJO PEDIDO, BASADO EN EL ENFOQUE DE PROYECTOS CON RESTRICCIONES DE RECURSOS
PROGRAMACIÓN DE LA PRODUCCIÓN EN AMBIENTES JOB SHOP- BAJO PEDIDO, BASADO EN EL ENFOQUE DE PROYECTOS CON RESTRICCIONES DE RECURSOS CESAR AUGUSTO ALOMÍA RESTREPO CÓD: 0826324 SEBASTIÁN LOZANO ARANGO CÓD: Más detalles Algoritmo de Colonias de Abejas Artificiales para la composición de equipos médicos *
Algoritmo de Colonias de Abejas Artificiales para la composición de equipos médicos * José A. Delgado-Osuna 1, Manuel Lozano 2, and Carlos García-Martínez 3 1 H.U. Reina Sofía jantonio.delgado.sspa@juntadeandalucia.es, Más detalles GESTIÓN DE CALIDAD Y DE PROYECTOS.
GESTIÓN DE CALIDAD Y DE PROYECTOS. Guía Docente Master Oficial en Planificación y Gestión de Procesos Empresariales Universitat de València Datos del Curso Nombre del módulo Gestión de calidad y de proyectos Más detalles GESTIÓN DE CALIDAD Y DE PROYECTOS
GESTIÓN DE CALIDAD Y DE PROYECTOS Guía Docente Master Oficial en Planificación y Gestión de Procesos Empresariales Universitat de València Datos del Curso Nombre del módulo Gestión de calidad y de proyectos Más detalles Desarrollo de un nuevo algoritmo para resolver programas lineales enteros y su aplicación práctica en el desarrollo económico.
Desarrollo de un nuevo algoritmo para resolver programas lineales enteros y su aplicación práctica en el desarrollo económico. 7071 Febrero, 2014 Resumen Es importante señalar que en un entorno social Más detalles Modelado de relaciones existentes en un equipo de proyecto de software Modeling relationships in a software project team
Modelado de relaciones existentes en un equipo de proyecto de software Modeling relationships in a software project team Rafael Rodríguez-Puente 1, Eliana B. Ril-Valentin 2 1 Departamento de Técnicas de Más detalles Un algoritmo genético híbrido para resolver el EternityII. Rico, Martin; Ros, Rodrigo Directora: Prof. Dra. Irene Loiseau
Un algoritmo genético híbrido para resolver el EternityII Rico, Martin; Ros, Rodrigo Directora: Prof. Dra. Irene Loiseau Temas Temas Introducción Eternity II Historia Descripción Demo Metaheurísticas Algoritmos Más detalles UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE PEREIRA FACULTAD DE INGENIERÍA ELÉCTRICA PROGRAMA DE MAESTRÍA EN INGENIERÍA ELÉCTRICA
UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE PEREIRA FACULTAD DE INGENIERÍA ELÉCTRICA PROGRAMA DE MAESTRÍA EN INGENIERÍA ELÉCTRICA ALGORITMOS GRASP Y SIMULATED ANNEALING COMO INICIALIZADORES DE BRANCH AND BOUND EN LA SOLUCIÓN Más detalles Un algoritmo genético para el problema de Job Shop Flexible
Ingeniare. Revista chilena de ingeniería, vol. 19 Nº 1, 2011, pp. 53-61 Un algoritmo genético para el problema de Job Shop Flexible A genetic algorithm for the Flexible Job Shop problem Rosa Medina Durán Más detalles Medición en Fábrica - 2003
Algoritmos Genéticos y Optimización Heurística Dr. Adrian Will F.A.C.E.T. U.N.T. Cátedra de Tópicos Selectos de Inteligencia Artificial Optimización Tradicional Problemas Reales Problemas Reales Función Más detalles Universidad Autónoma de Nuevo León
Universidad Autónoma de Nuevo León Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica División de Estudios de Posgrado Secuenciación en máquinas paralelas no relacionadas con tiempos de preparación y tareas de Más detalles Propuesta de un algoritmo genético para la programación diaria de los pedidos de una empresa del sector de la construcción
5 th International Conference on Industrial Engineering and Industrial Management XV Congreso de Ingeniería de Organización Cartagena, 7 a 9 de Septiembre de 2011 Propuesta de un algoritmo genético para Más detalles ESTUDIO Y ANÁLISIS DE REGLAS Y ALGORITMOS DE PROGRAMACIÓN DE LA PRODUCCIÓN
Primer Congreso de Logística y Gestión de la Cadena de Suministro Zaragoza, 12 y 13 de Septiembre de 2007 ESTUDIO Y ANÁLISIS DE REGLAS Y ALGORITMOS DE PROGRAMACIÓN DE LA PRODUCCIÓN J. A. Royo Universidad Más detalles 6th International Conference on Industrial Engineering and Industrial Management. XVI Congreso de Ingeniería de Organización. Vigo, July 18-20, 2012
6th International Conference on Industrial Engineering and Industrial Management. XVI Congreso de Ingeniería de Organización. Vigo, July 18-20, 2012 Un algoritmo genético híbrido para el equilibrado de Más detalles Optimización de Procesos
Optimización de Procesos Tier I: Métodos Matemáticos de Click to edit Master title style Optimización Sección 4: Optimización Multi-Objetivo Click to Introducción edit Master title style La optimización Más detalles Algoritmo evolutivo para el problema de la ubicación de productos en las estanterías de una gran superficie
X Congreso de Ingeniería de Organización Valencia, 7 y 8 de septiembre de 2006 Algoritmo evolutivo para el problema de la ubicación de productos en las estanterías de una gran superficie José M. Albarracín Más detalles Uso de algoritmos genéticos para resolver el modelo determinista y estocástico para el diseño de una red de recogida de residuos
International Conference on Industrial Engineering & Industrial Management - CIO 2007 1443 Uso de algoritmos genéticos para resolver el modelo determinista y estocástico para el diseño de una red de recogida Más detalles UNIVERSIDAD DE CONCEPCIÓN CHILE FACULTAD DE INGENIERÍA DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL
UNIVERSIDAD DE CONCEPCIÓN CHILE FACULTAD DE INGENIERÍA DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL APLICACIÓN DE HEURÍSTICAS GRASP AL PROBLEMA DE MÁQUINAS PARALELAS NO RELACIONADAS CON TIEMPOS DE SETUP DEPENDIENTES Más detalles Planeación de Rutas de Distribución utilizando el Algoritmo Heurístico 2-Optimal: Implementación Computacional
INVURNUS En busca del conocimiento Volumen 6 No. 1 ( Enero-Junio 2011): 15-20 División de Ciencias e Ingeniería TECNOLOGÍA Planeación de Rutas de Distribución utilizando el Algoritmo Heurístico 2-Optimal: Más detalles Programación de Grúas para Mantención y Construcción de Buques en un Astillero Naval. Uso de Modelo Matemático.
Revista Ingeniería de Sistemas Volumen XXV, Septiembre 2011 Programación de Grúas para Mantención y Construcción de Buques en un Astillero Naval. Uso de Modelo Matemático. Marcelo Guiñez * Lorena Pradenas Más detalles Estado del arte del problema de flujo general flexible con costes en la función objetivo *
Estado del arte del problema de fluo general flexible con costes en la función obetivo * Albert Corominas, Néstor Andrés González, Rafael Pastor Institut d'organització i Control de Sistemes Industrials Más detalles Nuevas Tendencias y Retos en Métodos Heurísticos para Problemas de Scheduling
Nuevas Tendencias y Retos en Métodos Heurísticos para Problemas de Scheduling Ramiro Varela Grupo de Tecnologías de la Computación. Departamento de Informática. Centro de Inteligencia Artificial Universidad Más detalles OPTIMIZACIÓN CON SOLVER
OPTIMIZACIÓN CON SOLVER SÁNCHEZ ALVAREZ, ISIDRO (isanchez@econo.uniovi.es) LÓPEZ ARES, SUSANA (slopez@econo.uniovi.es) Departamento de Economía Cuantitativa - Universidad de Oviedo La relevancia de los Más detalles Revista Ingenierías Universidad de Medellín ISSN: 1692-3324 revistaingenierias@udem.edu.co Universidad de Medellín Colombia
Revista Ingenierías ISSN: 1692-3324 revistaingenierias@udem.edu.co Colombia Osorio, Juan Carlos; Lasso, Diego Fernando; Ruiz, Gabriel Alonso JOB SHOP SCHEDULING BIOBJETIVO MEDIANTE ENFRIAMIENTO SIMULADO Más detalles SELECCION AUTOMATICA DE ALGORITMO DE ASIGNACION PARA GENERAR CODIGO PARALELO EFICIENTE
CONICYT: Repositorio Institucional: Ficha de Iniciativa de CIT (Ciencia, Tecnología e Innovación) 1 FONDECYT-REGULAR - 2000-1000074 SELECCION AUTOMATICA DE ALGORITMO DE ASIGNACION PARA GENERAR CODIGO PARALELO Más detalles TÉCNICAS DE PLANIFICACIÓN Y CONTROL DE PROYECTOS 1
Técnicas de planificación y control de proyectos Andrés Ramos Universidad Pontificia Comillas http://www.iit.comillas.edu/aramos/ Andres.Ramos@comillas.edu TÉCNICAS DE PLANIFICACIÓN Y CONTROL DE PROYECTOS Más detalles Un algoritmo evolutivo simple para el problema de asignación de tareas a procesadores
Un algoritmo evolutivo simple para el problema de asignación de tareas a procesadores Pablo Ezzatti CeCal, Facultad de Ingeniería Universidad de la República, Uruguay pezzatti@fing.edu.uy Sergio Nesmachnow Más detalles OPTIMIZACIÓN DE RECURSOS MEDIANTE COLONIA DE HORMIGAS
OPTIMIZACIÓN DE RECURSOS MEDIANTE COLONIA DE HORMIGAS Paula Areces, Carlos Alba ArcelorMittal Global R&D Asturias Joaquín Villanueva Universidad de Oviedo, Área de Proyectos de Ingeniería Alberto Gómez Más detalles Resumen de técnicas para resolver problemas de programación entera. 15.053 Martes, 9 de abril. Enumeración. Un árbol de enumeración
5053 Martes, 9 de abril Ramificación y acotamiento () Entregas: material de clase Resumen de técnicas para resolver problemas de programación entera Técnicas de enumeración Enumeración completa hace una Más detalles ALGORITMOS GENÉTICOS PARA LA RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS PRÁCTICOS DE SCHEDULING
Un algoritmo evolutivo simple para el problema de asignación de tareas a procesadores Pablo Ezzatti CeCal, Facultad de Ingeniería Universidad de la República, Uruguay pezzatti@fing.edu.uy Sergio Nesmachnow Más detalles Un Programa Interactivo para la Enseñanza de Algoritmos de Procesamiento Digital de Imágenes
Formación Universitaria Un Vol. Programa 1(5), 21-28 Interactivo (2008) para la Enseñanza de Algoritmos de Procesamiento Digital doi: 10.4067/S0718-50062008000500004 Un Programa Interactivo para la Enseñanza Más detalles 5. AJUSTE DE PARÁMETROS DE LA BÚSQUEDA TABÚ
5.Ajuste de parámetros de la búsqueda tabú 5. AJUSTE DE PARÁMETROS DE LA BÚSQUEDA TABÚ El algoritmo de Búsqueda Tabú (TS) utiliza un gran número de parámetros asociados a distintas etapas de la resolución. Más detalles Búsqueda Heurística para Problemas de Scheduling *
IX Congreso de Ingeniería de Organización Gijón, 8 y 9 de septiembre de 2005 Búsqueda Heurística para Problemas de Scheduling * María Sierra Sánchez 1, Ramiro Varela Arias 2 1 Dpto. de Informática. Campus Más detalles T E C N O L O G Í A OPTIMIZACIÓN DE MATERIALES MEDIANTE PATRONES DE CORTE EFICIENTE. Aplicación. a la INDUSTRIA
OPTIMIZACIÓN DE MATERIALES MEDIANTE PATRONES DE CORTE EFICIENTE Aplicación a la INDUSTRIA de la construcción 1 El presente estudio propone el uso de un algoritmo comúnmente utilizado en la rama de investigación Más detalles Búsqueda tabú y evolución genética para el árbol de expansión capacitado de costo mínimo
Investigación de Operaciones (IO) Operations Research Dr. Ricardo Soto [ricardo.soto@ucv.cl] [http://www.inf.ucv.cl/ rsoto] Escuela de Ingeniería Informática Pontificia Universidad Católica de Valparaíso Más detalles Resolución del Problema de Set-Covering utilizando un Algoritmo Genético
Resolución del Problema de Set-Covering utilizando un Algoritmo Genético Pablo Itaim Ananias Valparaíso, 20 de Junio del 2005 Resumen El Set Covering Problem (SCP)es un problema clásico, que consiste en Más detalles Tareas 20% Primer Examen Parcial 20% Segundo Examen Parcial 20% Proyecto Final 25% Examen Final 15%
Introducción a la Computación Evolutiva Dr. Carlos Artemio Coello Coello CINVESTAV-IPN Departamento de Computación Av. Instituto Politécnico Nacional No. 2508 Col. San Pedro Zacatenco México, D.F. 07360 Más detalles Heurística para la Generación de un Conjunto de Referencia de Soluciones que Resuelvan el Problema de Ruteo de Vehículos con Múltiples Depósitos MDVRP
Tenth LACCEI Latin American and Caribbean Conference (LACCEI 2012), Megaprojects: Building Infrastructure by fostering engineering collaboration, efficient and effective integration and innovative planning, Más detalles Desarrollo de algoritmos genéticos, de recocido simulado e híbridos para la planificación de un taller flexible
X Congreso de Ingeniería de Organización Valencia, 7 y 8 de septiembre de 2006 Desarrollo de algoritmos genéticos, de recocido simulado e híbridos para la planificación de un taller flexible Sara Lumbreras Más detalles Revisión bibliográfica del problema multiperiodo de localización de instalaciones con capacidades distintas
IX Congreso de Ingeniería de Organización Gijón, 8 y 9 de septiembre de 2005 Revisión bibliográfica del problema multiperiodo de localización de instalaciones con capacidades distintas Miguel Ortega Mier Más detalles SOLUCIÓN DEL PROBLEMA DE PROGRAMACIÓN DE FLOW-SHOP FLEXIBLE EMPLEANDO EL ALGORITMO GENÉTICO DE CHU-BEASLEY ÁNGELA PATRICIA JIMÉNEZ MORALES
SOLUCIÓN DEL PROBLEMA DE PROGRAMACIÓN DE FLOW-SHOP FLEXIBLE EMPLEANDO EL ALGORITMO GENÉTICO DE CHU-BEASLEY ÁNGELA PATRICIA JIMÉNEZ MORALES UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE PEREIRA FACULTAD DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Más detalles Programación de la producción a corto plazo y de tareas de mantenimiento preventivo en ambientes Job Shop Flexibles
Programación de la producción a corto plazo y de tareas de mantenimiento preventivo en ambientes Job Shop Flexibles Mauricio D. Sirolla a,c, Juan M. Novas b, Gabriela P. Henning c a Facultad de Ingeniería Más detalles Planificación de la producción de corto plazo en plantas batch multiproducto, multietapa: Un enfoque CP novedoso
Planificación de la producción de corto plazo en plantas batch multiproducto, multietapa: Un enfoque CP novedoso Franco M. Novara#*, Juan M. Novas*, Gabriela P. Henning* #Facultad de Ingeniería Química, Más detalles Encuentro de Investigación en IE, 28 30 de Marzo, 2007
140 Implementación de un Sistema de Visión Artificial para el Conteo de Colonias Bacterianas como Apoyo al Análisis del Grado de Contaminación de Alimentos. Alejandro Calderón Aguirre 1, Manuel Ornelas Más detalles Un modelo de programación de entornos multi-proyecto basado en la Metodología de la Cadena Crítica
4 th International Conference on Industrial Engineering and Industrial Management XIV Congreso de Ingeniería de Organización Donostia- San Sebastián, September 8 th -10 th 2010 Un modelo de programación Más detalles Introducción al programa WinQSB
Introducción al programa WinQSB WinQSB es un sistema interactivo de ayuda a la toma de decisiones que contiene herramientas muy útiles para resolver distintos tipos de problemas en el campo de la investigación Más detalles DESARROLLO DE UN MODELO DE PROGRAMACIÓN DINÁMICA PARA LA MEJORA DE LA PRODUCCIÓN EN UNA EMPRESA DE FABRICACIÓN DEL SECTOR AZULEJERO
27 Congreso Nacional de Estadística e Investigación Operativa Lleida, 8-11 de abril de 2003 DESARROLLO DE UN MODELO DE PROGRAMACIÓN DINÁMICA PARA LA MEJORA DE LA PRODUCCIÓN EN UNA EMPRESA DE FABRICACIÓN Más detalles Secuenciación de tareas mediante metaheurísticos
VIII Congreso de Ingeniería de Organización Leganés, 9 y 10 de septiembre de 2004 Secuenciación de tareas mediante metaheurísticos Santiago López de Haro 1, Pedro Sánchez Martín 2, Javier Conde Collado Más detalles Diseño de redes viales urbanas usando algoritmos genéticos. M. Angélica Pinninghoff J.* Eduardo Matthews D. * Héctor Díaz C.
Diseño de redes viales urbanas usando algoritmos genéticos M. Angélica Pinninghoff J.* Eduardo Matthews D. * Héctor Díaz C. e-mail: mapinnin@inf.udec.cl * Departamento de Ingeniería Informática y Ciencias Más detalles Fundamentos de Investigación de Operaciones Asignación y Vendedor Viajero
Fundamentos de Investigación de Operaciones y Vendedor Viajero 23 de mayo de 2004 Si bien la resolución del problema de transporte mediante tableau parece ser muy expedita, existen ciertos tipos de problemas Más detalles Búsqueda Local. cbea (LSI-FIB-UPC) Inteligencia Artificial Curso 2011/2012 1 / 33
Introducción Búsqueda Local A veces el camino para llegar a la solución no nos importa, buscamos en el espacio de soluciones Queremos la mejor de entre las soluciones posibles alcanzable en un tiempo razonable Más detalles Revista de Ciencia, Tecnología y Medio Ambiente VOLUMEN III. AÑO 2005 SEPARATA
TECNOLOGÍ@ y DESARROLLO Revista de Ciencia, Tecnología y Medio Ambiente VOLUMEN III. AÑO 2005 SEPARATA FORMULACIÓN DE UN ALGORITMO PARA LA ASIGNACIÓN Y NIVELACIÓN DE RECURSOS EN LA PROGRAMACIÓN DE PROYECTOS Más detalles BALANCEO DE CARGA ACADÉMICA EN EL DISEÑO DE UN CURRÍCULUM BASADO EN COMPETENCIAS
BALANCEO DE CARGA ACADÉMICA EN EL DISEÑO DE UN CURRÍCULUM BASADO EN COMPETENCIAS Martín G. Solar Monsalves Facultad de Ciencias de la Ingeniería Universidad Austral de Chile, Valdivia, Chile. Casilla 567, Más detalles Credit scoring. por Dr. Marcelo Dabós, Ph.D. (marcelo.dabos@comunidad.ub.edu.ar)
Credit scoring por Dr. Marcelo Dabós, Ph.D. (marcelo.dabos@comunidad.ub.edu.ar) En base a que los bancos modernos otorgan tarjetas de crédito y créditos personales o los niegan? Qué límite de crédito le Más detalles Modelo de asignación de recursos en proyectos de ayuda humanitaria, usando Gray Kidd y dinámica de sistemas
Modelo de asignación de recursos en proyectos de ayuda humanitaria, usando Gray Kidd y dinámica de sistemas María Restrepo Jimeno Universidad de La Sabana, Colombia mariarestrepo.jimeno@gmail.com / mariareji@unisabana.edu.co Más detalles UN ALGORITMO PARA LA OPTIMIZACIÓN DE RUTAS DE TRANSPORTE
UN ALGORITMO PARA LA OPTIMIZACIÓN DE RUTAS DE TRANSPORTE A. Garrido E. Onaindía Dpto. Sistemas Informáticos y Computación Universidad Politécnica de Valencia Camino de Vera s/n 46071 Valencia, Spain. {agarridot, Más detalles Aplicación de un Algoritmo Evolutivo en la Solución de Problemas Job Shop-Open Shop
Aplicación Información de Tecnológica un Algoritmo Evolutivo en la Solución de Problemas Job Vol. 22(1), 83-92 (2011) doi: 10.4067/S0718-07642011000100011 Aplicación de un Algoritmo Evolutivo en la Solución Más detalles Julian López Franco Universidad de La Salle Carrera 2 No. 10 70 Bogotá, Colombia jullopez@unisalle.edu.co
ESTRATEGIAS PARA EL DISEÑO E HIBRIDACIÓN DE UNA METAHEURÍSTICA BASADA EN BÚSQUEDA DISPERSA QUE RESUELVA EL PROBLEMA MDVRP MULTIOBJETIVO: COSTO Y BALANCEO DE CARGA Julian López Franco Universidad de La Más detalles 2017 © DocPlayer.es Política de privacidad | Condiciones del servicio | Feedback

References: resolución 
 resolución 
 RESOLUCIÓN 
 Resolución 

Resolución 
 resolución