Problemas de optimización combinatoria: una propuesta que combina algoritmos genéticos y metaheurísticas

• Autores: Cicerchia, Lucas Benjamin; Esnaola, Leonardo Martín; Tessore, Juan Pablo; Ramón, Hugo D.; Russo, Claudia Cecilia; Martínez, Crisitian Alejandro
• Año de publicación: 2017
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: documento de conferencia
• Materia: Ciencias de la Computación; Timetabling; Metaheurísticas; Algoritmos Genéticos
• Institución: Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Aires

Timetabling se refiere al conjunto de problemas de optimización combinatoria que intentan asignar recursos, sean aulas, docentes o intervalos de tiempo, para distintas necesidades de estudiantes, cursos y exámenes. El presente trabajo se ocupa de una de las variantes de este problema, que busca agendar exámenes a distintos intervalos de tiempo, cumpliendo con las restricciones de que ningún alumno debe asistir a más de un examen en el mismo momento y que, en la medida de lo posible, tenga el mayor tiempo libre entre las evaluaciones. Los intervalos de tiempo no tienen restricciones en cuanto a la cantidad de exámenes que puedan asignárseles. Como estrategia de resolución se utiliza un algoritmo genético, que combina diversas heurísticas para la construcción de soluciones factibles que conforman la población inicial con la que trabaja el algoritmo. Dichas heurísticas fueron seleccionadas priorizando la calidad de la solución construida. También se definieron operadores de cruzamiento y mutación particulares, con el objetivo de mejorar la calidad de la solución resultante del proceso genético o, al menos, evitar la generación de soluciones no factibles. Mediante el algoritmo propuesto se alcanzaron soluciones relativamente buenas con pocas evaluaciones de la función objetivo y en un tiempo de ejecución razonable.