Optimización a gran escala usando metaheurísticas

Autores
Barbero, Juan José; Tamagusku, Martín; Bezzone, Eber; Sanz Troiani, Fernando; Alfonso, Hugo; Bermúdez, Carlos; Minetti, Gabriela F.; Salto, Carolina
Año de publicación
2018
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Este proyecto de investigación se enfoca en la resolución de problemas de optimización a gran escala utilizando nuevas técnicas metaheurísticas, así como también su hibridación con las ya existentes. Una de las líneas de investigación analiza el efecto de reemplazar el método para crear nuevas soluciones en el algoritmo artificial bee colony por operadores de recombinación. Otra de las líneas de investigación se enfoca en la resolución del problema flexible job shop scheduling (NP-hard), presente en ambientes fabriles, porque tiene que asignar cada operación a la máquina apropiada además de secuenciar las operaciones en las máquinas. Debido a esta complejidad, las metaheurísticas se convirtieron en la mejor opción para resolver en la práctica este problema. Una tercera línea de investigación apunta a la resolución del problema de diseño de redes de distribución de agua, mediante el uso de metaheurísticas como Simulated Annealing y Cuckoo Search. Por último, una línea de investigación se orienta a la utilización de la metaheurística basada en la migración de las aves en el problema de ruteo vehicular con capacidad, el cual es reconocido por su incidencia en el mundo de los negocios y por la dificultad para resolverlo.
Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
metaheurísticas
Optimización
operadores
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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