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La optimización estructural ha sido un tema de investigación durante las últimas décadas, con la programación matemática, siendo esta la primera técnica en convertirse en las más empleada por los académicos para resolver este tipo de problemas, no obstante, con el desarrollo de nuevas metodologías, nace el conjunto de técnicas metaheurísticas, siendo estas una parte del emergente desarrollo de la inteligencia artificial, la cual está revolucionando la forma en que se diseña. En tesina se analizará una variante del clásico algoritmo genético, que ha sido extensamente usado para resolver problemas de esta índole; todo esto en pro de encontrar nuevas estrategias para esta ciencia emergente. Finalmente, este proyecto se realiza la implementación de un pseudo-código para la optimización de forma y tamaño de estructuras metálicas tipo cercha morfológicamente definidas, analizando y comparando los resultados obtenidos hasta la fecha, en la literatura pertinente. The structural optimization has developed intensely during the last decades, laying its foundations in the mathematical programming, being this the first technique in becoming the most used by the academics to solve this type of problems, nevertheless, with the development of new methodologies , the set of heuristic meta techniques is born, which dictate the future of this field of research, only surpassed by the emerging development of artificial intelligence, which is revolutionizing the way in which it is designed. The development of new methodologies is the primary concept of this thesis, in which a variant of the classical genetic algorithm will be analyzed, which has been widely used to solve problems of this nature; all this in order to find new strategies for this emerging science. Finally, this project is about to carry out the implementation of a pseudo-genetic algorithm for the optimization of shape and size of truss-like metal structures morphologically defined by domains composed of 3 nodes, analyzing and comparing the results obtained to date in the literature relevant. http://www.ustavillavicencio.edu.co/home/index.php/unidades/extension-y-proyeccion/investigacion Pregrado

Tesis (Magíster en Ciencias de la Computación) La búsqueda de primero el mejor es una estrategia de búsqueda heurística de Inteligencia Artificial, y su funcionamiento se basa seleccionar para expansión, entre todos los estados generados, el estado más prometedor. Muchos de estos algoritmos, incluyendo A*, utilizan una función de evaluación heurística que depende del dominio del problema para tomar una decisión informada y hacer la búsqueda más eficiente. En este trabajo se propone un método para obtener una función heurística en problemas de planificación de rutas con coberturas, específicamente para el problema de cobertura del vendedor viajero generalizado (GCTSP) el cual permite resolver el problema utilizando Inteligencia Artificial. Este problema tiene aplicaciones en el transporte de ayuda humanitaria en situaciones de emergencia, la ubicación de nodos en el desarrollo de redes eléctricas y de telecomunicaciones, entre otras. La forma de obtener esta función heurística es pre-calculando soluciones con valores óptimos a sub-problemas del GCTSP original mediante un algoritmo BFS. Esto permite generar una tabla de valores heurísticos o Pattern Database, que se puede utilizar para luego resolver el problema con diferentes algoritmos. La heurística propuesta permite ejecutar búsquedas con distintos algoritmos subóptimos que si no se cuenta con una evaluación heurística no sería posible evaluarlos. También, se propone un nuevo algoritmo de búsqueda primero el mejor de tipo Anytime, el cual entrega soluciones con una calidad acorde al tiempo de ejecución, basado en Focal Search. Se despliegan resultados de la utilización de la heurística propuesta sobre diferentes algoritmos anytime BFS, y se obtienen soluciones de calidad similar en menos tiempo que los métodos exactos, tradicionalmente usados en Investigación de Operaciones.

Tesis (Magíster en Ciencias de la Computación) Eco-responsible transportation contributes at making a difference for companies devoted to product delivery operations. Two specific problems related to operations are the location of charging stations and the routing of electric vehicles. The first one involves locating new facilities on potential sites to minimise an objective function related to fixed and operational opening costs. The other one, electric vehicle routing problem, involves the consolidation of an electric-type fleet in order to meet a particular demand and some guidelines to optimise costs. It is determined by the distance travelled, considering the limited autonomy of the fleet, and can be restored by recharging its battery. The literature provides several solutions for locating and routing problems and contemplates restrictions that are closer to reality. However, there is an evident lack of techniques that addresses both issues simultaneously. The present thesis offers four solution strategies for the location of charging stations and a heuristic solution for fleet routing. The best results were obtained by applying the location strategy at the site of the client (relaxation of the VRP) to address the routing problem, but it must be considered that there are no displacements towards the recharges. Of all the other three proposals, K-means showed the best performance when locating the charging stations at the centroid of the cluster.

La predicción de interacciones proteína-proteína ha sido una herramienta importante para demostrar la causa de una gran cantidad de enfermedades en los seres vivos. Para tal fin, se destacan los métodos basados en aprendizaje de máquina, resaltando aquellos en los cuales se pueden extraer la mayor cantidad de características. Estos métodos, a pesar de que pueden procesar una gran cantidad de datos en un tiempo más corto en comparación de los métodos físicos, pueden tardar una cantidad considerable de tiempo, además de que el uso de funciones kernel no son habitualmente optimizadas. Por tal motivo, en los últimos años se han desarrollado metodologías basadas en aprendizaje de máquina basadas en kernels con el fin de aumentar el rendimiento de las predicciones. En el transcurso del siguiente documento, se desarrolla una metodología de aprendizaje de máquina con múltiples kernel acompañada de un ajuste de parámetros por medio de programación cuadrática y optimización metaheurística, donde se extraen las interacciones positivas y negativas, luego se filtran las secuencias con respecto a su homología por medio de una herramienta llamada CD-HIT cumpliendo con un porcentaje de homología no mayor al 90% . La caracterización consiste en el cálculo de frecuencias de aminoácidos que coinciden en características físico-químicas descritas en la base de datos AAindex. La implementación consiste en una combinación lineal que incluye hasta 10 kernels que cumplen con condiciones específicas en cuanto a los pesos, los cuales se encuentran por medio de la optimización cuadrática y que resultan en una matriz final a partir de la secuencia inicial de kernels. Finalmente se realiza la clasificación teniendo en cuenta la optimización por enjambres de partículas para sintonizar el parámetro C. Como resultado, se obtienen resultados consistentes y competentes con respecto a los predictores existentes en la literatura actual ya los supera en algunos indicadores, para lo cual en el presente documento se evidencian rendimientos que se encuentran alrededor del 80 %. Por lo anterior, se puede afirmar que el aprendizaje por múltiples kernel y la optimización de parámetros puede mejorar notablemente el clasificador para el caso de la predicción de interacciones proteína-proteína Prediction of protein-protein interactions has been an important tool show the cause of a large number of diseases in living beings. For it, the methods based on machine learning are highlighted, and those in which the greatest number of features can be extracted take advantage among others. Those methods, can process a large amount of data in a shorter time compared to physical methods. For this reason, methodologies based on machine learning have been developed in recent years in order to increase the performance of predictions. In the course of the following document, a machine learning methodology with multiple kernels is shown, together with an adjustment of parameters by means of quadratic programming and metaheuristic optimization. These experiments are initially based on the extraction of interactions from the database called DIP (Database of interacting proteins), based on the sequences with respect to their homology are filtered through a tool called CD-HIT and continue to the next stage. The characterization consists in the calculation of amino acid frequencies that coincide in physical-chemical characteristics described in the AAindex database, and as such, taking into account that the amino acid sequences are comprised between 20 amino acids, 7 different groups are formed with respect to your properties. The implementation consists of a defined linear combination that includes up to 10 kernels that meet specific conditions that result in a final matrix of the initial sequence of kernels. As a result, consistent and valid results are obtained with respect to the existing predictors in the current literature, therefore, this document evidences performances around 80 %. Thus, It can be stated that multiple kernel learning and parameter optimization can significantly improve the classifier for the prediction of protein-protein interactions Magister en Automatización y Control

La presente investigaci´on se centra en el estudio, dise˜no y evaluaci´on de esquemas de portafolio basados en metaheur´ısticas para abordar problemas de optimizaci´on din´amicos de tipo combinatorio. Se tuvieron en cuenta las ideas de adaptaci´on, cooperaci´on y aprendizaje que consideramos indispensables en este contexto. En ese sentido los objetivos planteados fueron: Realizar un estudio en profundidad en el ´ambito de la Soft Computing, de cara a identificar las t´ecnicas que se utilizan para resolver problemas de optimizaci´on din´amicos, incluyendo las diferentes posibilidades de hibridaci´on de t´ecnicas. Dise˜nar un portafolio de algoritmos que integre t´ecnicas de adaptaci´on, cooperaci´on y aprendizaje, para resolver problemas de optimizaci´on din´amicos. Validar el funcionamiento del portafolio de algoritmos con respecto a algoritmos del estado del arte sobre problemas de optimizaci´on din´amicos combinatorios de prueba y reales. Proponer una librer´ıa de software para facilitar la reutilizaci´on y aplicaci´on de metaheur ´ısticas en la resoluci´on de problemas de optimizaci´on estacionarios y din´amicos. Para alcanzar estos objetivos se propusieron, por un lado un portafolio de algoritmos que incorpora mecanismos de aprendizaje, y por otro, una bater´ıa de experimentos sobre problemas din´amicos de optimizaci´on, para validar su funcionamiento. La primera contribuci´on de la tesis consiste en un portafolio de algoritmos, que dispone de un conjunto de metaheur´ısticas. En cada iteraci´on selecciona cu´al de ellas aplicar mediante un enfoque basado en cr´editos que act´ua como un esquema de aprendizaje. Los experimentos se realizaron sobre cinco problemas “artificiales” a los que se les indujo dinamismo mediante el operador XOR, para diferentes escenarios de severidad y frecuencia de cambio. Los objetivos de la experimentaci´on fueron evaluar el rendimiento del portafolio con diferentes esquemas de aprendizaje; evaluar el rendimiento de los algoritmos individuales que componen el portafolio, frente al propio portafolio; y finalmente, comparar la mejor variante de aprendizaje del portafolio con dos algoritmos de la literatura que han mostrado un muy buen rendimiento en estos problemas. Los resultados del m´etodo propuesto fueron significativamente mejores en la mayor´ıa de los problemas, lo que demuestra que el enfoque del portafolio de algoritmos con un esquema de aprendizaje simple, proporciona buenos resultados para resolver PODs. Por otro lado, se aplic´o el portafolio al problema de m´axima cobertura din´amico (DMCLP). Dicho problema tiene como objetivo encontrar la ubicaci´on de instalaciones que maximiza la demanda cubierta, es decir, la demanda que se encuentra dentro de un determinado tiempo o distancia de cobertura. Partiendo de la variante cl´asica de DMCLP se definieron dos variantes nuevas: DMCLP-AC y DMCLP-LocF, las cuales consisten en incorporar costos por apertura/cierre de instalaciones de un periodo a otro y en fijar la ubicaci´on de las instalaciones a lo largo del tiempo, respectivamente. Para la resoluci´on de estos problemas se emple´o un portafolio compuesto por tres m´etodos de Recocido Simulado propuestos en la literatura, y que hab´ıan reportado muy buenos resultados. En la experimentaci´on, se compar´o el portafolio con los algoritmos individuales que lo componen y de forma general, se pudo concluir que el portafolio fue mejor que los m´etodos individuales en cada una de las instancias de prueba utilizadas. Cabe destacar que los resultados del portafolio de algoritmos para las tres variantes del DMCLP muestran que este tipo de esquemas son capaces de crear sinergias entre los m´etodos que lo componen. Por ´ultimo, todos los algoritmos, m´etodos y problemas utilizados durante el desarrollo de la tesis se incorporaron en una librer´ıa de software llamada BiCIAM, que incluye diferentes algoritmos para resolver problemas de optimizaci´on tanto mono-objetivo como multi-objetivo, y tanto est´aticos como din´amicos. BiCIAM le permite a los investigadores centrarse en el dise˜no del problema y el an´alisis de los resultados, reduciendo el esfuerzo de programaci´on. Adem´as dispone de una gran cantidad de algoritmos ya implementados, por lo que disminuye el nivel de conocimiento requerido a la hora de realizar un estudio en esta tem´atica., Tesis Univ. Granada. Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial

Tesis-Universidad de Murcia., Consulte la tesis en: BCA. GENERAL. ARCHIVO UNIVERSITARIO. TM 4054.

Los centros de distribución son un pilar de gran importancia para las compañías del sector automotriz siendo esta una industria de $1.5 miles de millones de dólares a nivel mundial. Estos centros representan cerca del 20% del costo logístico de la cadena de suministro y el proceso de alistamiento aporta la mitad de este costo. Aunque las compañías utilizan sistemas de información que administran sus inventarios, algunos de estos no cuentan con el nivel necesario para mantener ordenada la bodega o se designa este proceso al personal de acuerdo a su experiencia. En este documento, se presenta un método de reubicación de productos con base en la correlación con lo que son solicitados optimizando su distribución mediante una heurística. TABLA DE CONTENIDO RESUMEN 8 INTRODUCCIÓN 9 1 CAPÍTULO I 10 1.1 Planteamiento del Problema 10 1.1.1 Las auto partes en el mundo 10 1.1.2 Las auto partes en Colombia 12 1.1.3 Centro de distribución automotriz 15 1.2 Justificación 16 1.3 Objetivos 18 1.3.1 Objetivo General 18 1.3.2 Objetivos Específicos 18 1.4 Hipótesis 18 1.5 Presentación del documento 18 2 CAPÍTULO II 22 2.1 Antecedentes externos 22 2.1. Antecedentes Internos 23 3 CAPÍTULO III 24 3.1 Cadena de suministro 24 3.1.1 Proceso de gestión de relaciones con clientes 25 3.1.2 Proceso de gestión del servicio al cliente 26 3.1.3 Proceso de gestión de la demanda 26 3.1.4 Proceso de cumplimiento de la orden del cliente 27 3.1.5 Proceso de gestión de flujo de manufactura 27 3.1.6 Proceso de adquisición 28 3.1.7 Desarrollo y comercialización de productos 28 3.1.8 Proceso de devoluciones 29 3.2 Almacenes y centros de distribución 29 3.2.1 Sistema de almacenamiento manual 30 3.2.2 Sistemas automatizados de almacenamiento 31 3.2.3 Sistemas automáticos de almacenamiento 32 3.2.4 Sistemas de acumulación y clasificación de pedidos 32 3.3 Meta heurísticas 33 3.3.1 Búsqueda tabú (TS). 33 3.3.2 Recocido simulado (SA). 33 3.3.3 Algoritmo genético (GA). 34 3.3.4 Optimización de Enjambre de partículas (PSO) 34 3.3.5 Algoritmo de lógica difusa (FL). 34 3.3.6 Optimización de colonias de hormigas (ACO). 35 3.3.7 Hyper-heurística 35 3.3.8. Combinatoria 36 4 CAPÍTULO IV 37 4.1 Diseño Metodológico 37 4.2 Metodología de Desarrollo 38 5 CAPÍTULO V 48 5.1 Caso de estudio en la empresa con optimo absoluto 48 5.2 Datos del caso de estudio obtenidos en la compañía 48 6 CAPÍTULO VI 57 6.1 Conclusiones 57 6.2 Recomendaciones 57 The distribution centers are a pillar of great importance for the companies of the automotive sector, this being a $ 1.5 billion industry worldwide. These centers represent about 20% of the logistics cost of the supply chain and the enlistment process contributes half of this cost. Although companies use information systems that manage their inventories, some of these do not have the level necessary to keep the warehouse organized or this process is designated to the personnel according to their experience. In this document, a method of product relocation is presented based on the correlation with what is requested, optimizing its distribution by means of a heuristic.

En Colombia más de 60.000 personas privadas de la libertad se encuentran en prisión y detención domiciliaria1, de los cuales más de 1.000 pertenecen al establecimiento carcelario de Pereira, situación que amenaza la seguridad ciudadana. Actualmente, las autoridades penitenciarias y de policía encargadas del control de la pena impuesta por la autoridad judicial planean las visitas de control al cumplimiento de la medida de forma manual, lo que hace que el proceso sea lento y que el servidor penitenciario que haga la planeación de la ruta pueda estar sesgado al momento de seleccionar los individuos a ser visitados. Este proyecto presenta un modelo matemático diseñado para optimizar la planeación de visitas de control a personas privadas de la libertad con medida de aseguramiento en el domicilio, y haciendo uso de la inteligencia artificial ofrece un algoritmo genético modificado para la solución del modelo de optimización propuesto. Se muestra como los algoritmos genéticos están desempeñando un papel cada vez más importante en diferentes áreas de la ciencia y ahora ayudan a optimizar tareas del sistema penitenciario y el cumplimiento de la ley penal.

This thesis describes the energy management strategy for racing solar cars, the racing strategy is treated as an optimal control problem with random variables and uncertain predictions. A computational model is developed for estimating the vehicle performance under specific circumstances. Two evolutionary heuristic optimization methods are implemented and tested for this case, their effectiveness, convergence and efficiency is measured and compared to exhaustive search approaches. The dependency on solar radiation is validated using the computational model with different test cases. In order to reduce the uncertainties on the solar radiation estimation, satellite images are used as inputs to image processing and machine learning techniques, their efficacy is compared. Finally, a validation case is executed and different scenarios are evaluated with the inclusion of the proposed methods, the experimental performance of a vehicle obtained using the strategy in the World Solar Challenge 2015 is exposed and compared to the predicted results from the simulation.

El Estado por medio de la contratación está llamado a ser un dinamizador del desarrollo empresarial, de la economía, la producción y el empleo (Pachón, 2014) -- Sin embargo, la complejidad inherente de los procesos incluye múltiples factores que pueden o no ser tenidos en cuenta por las entidades contratantes -- Aquellos factores considerados en el proceso son entregados a los proponentes a través del documento de pliego de condiciones para su análisis -- Para poder establecer la viabilidad del proyecto y reducir el riesgo de rentabilidad, la entidad contratante debe desarrollar estudios de mercado y análisis del sector que le permitan a los proponentes la construcción de modelos financieros ajustados a las condiciones específicas -- No obstante, la complejidad en la construcción de dichos modelos, sumada a las limitaciones de personal, tiempo y recursos, afectan la efectividad del análisis realizado, poniendo en riego el cumplimiento y la rentabilidad de los proyectos -- En este sentido, se requiere la definición de herramientas que faciliten el análisis de los PC y evalúen en cierta medida el grado de rentabilidad y cumplimiento, reduciendo así, las limitaciones de tiempo y costos invertidos por los proponentes en esta actividad -- Esta investigación propone una metodología de análisis de proceso de contratación, denominada MECPC (Metodología para Evaluar la Conveniencia en Procesos de Contratación de obra), la cual utiliza como entrada un conjunto de variables identificadas dentro del documento de pliego de condiciones de cada proceso para hacer una clasificación del riesgo de las variables de rentabilidad y cumplimiento -- Teniendo en cuenta la diversidad de sectores que deben cumplir con los lineamientos de la Ley de contratación y la libertad que tienen estos en la imposición de ciertos requisitos, para el desarrollo de esta metodología fue necesario limitar su alcance en una sola entidad pública -- Dado el conocimiento previo del investigador, la entidad seleccionada fue la Fuerza Aérea Colombiana -- De dicha entidad se seleccionó una muestra de 66 PC ejecutados durante la vigencia fiscal del año 2016 -- A Partir de la información publicada en la plataforma SECOP se extrajo los documentos de pliegos de condiciones definitivos y documentos complementarios que permitieron verificar una trazabilidad en el cumplimiento y rentabilidad de cada proceso -- Así mismo, se identificaron 29 variables comunes mencionadas o interpretadas a partir de los documentos de pliegos de condiciones que constituyen las variables de entrada en la metodología -- Por otra parte, los documentos complementarios permitieron identificar factores asociados a la rentabilidad y cumplimiento que permitieron cuantificar estas dos variables (variables de salida) -- Las 32 variables totales fueron analizadas mediante técnicas de análisis multivariado para corroborar la relación entre variables de entrada y salida -- Finalmente, se identificó, con un precisión del 83%, que la técnica de árbol de decisiones, es la más apropiada para identificar una heurística de clasificación del riesgo en las variables de rentabilidad y cumplimiento

El enfoque de programación de operaciones en el corto plazo, se ha convertido en un aspecto crítico en el entorno actual por mantener los inventarios bajos y los tiempos de entrega cortos, y por lo tanto el obtener una secuencia de trabajos amerita que sea planteada una manera para poder visualizarla en el tiempo, fundamentado en que lo sistemas tradicionales de MRP y MRPII no hacen hincapié en la programación real de la capacidad finita. La secuenciación de trabajos es un problema de enumeración de carácter combinatorio y al ser representado en diversos escenarios de producción con centros de trabajos en su distribución; la elección de una secuencia entre todas las opciones se vuelve cada vez más compleja de obtener en la medida que aumente en número de trabajos y el numero de maquinas y se remite a trabajar con métodos de optimización y algoritmos heurísticos para hallar una posible solución. Al plantear una propuesta metodologíca para determinar heurísticas basado en sistemas lógicos proposicionales en diferentes niveles; donde se tengan en cuenta el razonamiento lógico y las métricas de desempeño para poderlo evaluar como problema de secuenciación de trabajo en programación de operaciones, teniendo en cuenta que los problemas de secuenciación son considerados de gran complejidad algorítmica tipo NP-completo, pueda ser expresado como un problema de satisfactibilidad booleana SAT. Es decir un problema de optimización pueda ser expresado en un problema de decisión y poderlo tratar. Para obtener expresiones o formulas atómicas (fbf formulas bien formadas), a través de conceptos de la matemática discreta y combinatoria (conjunto, relaciones y funciones) y principalmente del estudio de la lógica proposicional (denominada lógica de primer orden LPO), para efectuar operaciones con las variables lógicas, cumpliendo con las propiedades del algebra boolena. Una vez obtenidas estas formulas, se representan los diferentes flujos de procesos alineado al flujo de información con razonamientos en los sistemas y subsistemas lógicos de índole combinacional y secuencial. Con estos elementos se modela el funcionamiento de una máquina de estados finitos, que es considerada un autómata más poderoso para modelar las funciones lógicas obtenidas. Se cuenta son los elementos necesarios para la puesta en marcha de la máquina de estados finitos: la cinta (secuencia de registros binarios {0,1} del sistema lógico), el cabezal (función de transición de estados en diagramas de decisión binario BDD) y el programa (algoritmos efectuados con conceptos del algebra booleana y funciones de conmutación: seleccionadores, codificadores, sumadores, comparadores de magnitud, etc.) que interpreta una función de transición a través del tiempo para obtener una salida de tipo binario, que represente la secuencia de operaciones a programar en una planta de producción asociado a centros de trabajo y relacionado con los recursos inherentes para la transformación de productos The approach to scheduling operations in the short term has become a critical aspect in the current environment by keeping inventories down and delivery times short, and therefore obtaining a sequence of jobs warrants a way To be able to visualize it in the time, based on which the traditional systems of MRP and MRPII do not emphasize the real programming of the finite capacity. The sequencing of works is an enumeration problem of combinatorial character and being represented in different production scenarios with work centers in their distribution; The choice of a sequence between all the options becomes increasingly complex to obtain as the number of jobs increases and the number of machines and refers to working with optimization methods and heuristic algorithms to find a possible solution. When proposing a methodological proposal to determine heuristics based on propositional logic systems at different levels; Where logical reasoning and performance metrics are considered in order to be able to evaluate it as a work sequencing problem in operations programming, taking into account that sequencing problems are considered of great NP-complete algorithmic complexity, can be expressed as A Boolean SAT satisfiability problem. In other words, an optimization problem can be expressed in a decision problem and can be dealt with. To obtain expressions or atomic formulas (fbf well-formed formulas), through concepts of discrete and combinatorial mathematics (set, relations and functions) and mainly the study of propositional logic (called first order logic LPO), to perform operations With the logical variables, fulfilling the properties of the boolean algebra. Once these formulas are obtained, the different process flows are aligned to the flow of information with reasoning in the logical and sequential systems and logical subsystems. With these elements the operation of a finite state machine is modeled, which is considered a more powerful automaton to model the obtained logical functions. The following elements are necessary to start up the finite state machine: the tape (sequence of binary registers {0,1} of the logic system), the head (state transition function in BDD binary decision diagrams) And the program (algorithms performed with concepts of Boolean algebra and switching functions: selectors, encoders, summers, magnitude comparators, etc.) that interprets a transition function over time to obtain a binary type output, representing the Sequence of operations to be programmed in a production plant associated with work centers and related to the inherent resources for the transformation of products Oracle, National Instruments

En esta tesis se presenta la aplicación de diferentes técnicas heurísticas y metaheurísticas para la solución del problema de ruteo de vehículos con restricción de precedencia, heurísticas como el vecino más cercano y la del ahorro con inserción secuencial, y metaheurísticas como búsqueda tabú y optimización por colonia de hormigas son utilizadas y ajustadas para resolver eficientemente diferentes variantes del problema de ruteo de vehículos con entrega y recogida de paquetes con restricción de precedencia, considerando el caso monodepósito y multidepósito, mono y multiobjetivo. Cada ruta realizada consta de una sub-ruta en la que se realiza sólo la tarea de entrega y otra sub-ruta en la que se realiza sólo el proceso de recolección, esta última se inicia solo cuando el vehículo está vacío. Los algoritmos y metaheurísticas propuestas tratan de encontrar el mejor orden para visitar a los clientes en cada ruta realizada. Además, el enfoque propuesto determina la mejor conexión entre los sub-rutas de entrega y recogida, con el fin de obtener una solución global minimizando el número de vehículos, la distancia recorrida, el tiempo empleado y la cantidad de energía consumida por los vehículos. El estudio multiobjetivo permitió encontrar un conjunto de soluciones ordenadas en los frentes de Pareto considerando el concepto de dominancia. Adicionalmente, para el modelo multiobjetivo, se plantea la metodología de ponderaciones de los valores de cada función objetivo se selecciona una alternativa de solución con dominancia en el número de vehículos usados. La eficacia del enfoque propuesto se examina teniendo en cuenta un conjunto de casos adaptados de la literatura. También, se propone un modelo exacto, el cual es resuelto mediante la técnica de rutas abiertas con enlace óptimo. Los resultados computacionales muestran resultados de alta calidad en tiempos de procesamiento competitivos. Los resultados computacionales se comparan con los existentes en la literatura especializada y entre los diferentes algoritmos propuestos. Por último, se presentan las conclusiones y sugerencias para trabajos futuros.

En este artículo se trata el Problema de Programación de Proyectos con Recursos Limitados, más conocido como RCPSP (sigla de Resource Constrained Project Scheduling Problem) -- El RCPSP es un problema proveniente del área de programación de producción y de construcción, aunque sus aplicaciones se extienden a diversas áreas del conocimiento -- En esta investigación se evalúan cinco formulaciones matemáticas diferentes que se encuentran en la literatura, se presenta un heurístico simple compuesto por nueve procedimientos de solución independientes y se comparan diferentes propuestas para combinar las soluciones heurísticas obtenidas con la formulación que presenta los mejores resultados -- Entre los métodos resultantes se encuentran tanto soluciones exactas como heurísticas -- El desempeño de los algoritmos es evaluado utilizando las instancias de la libraría PSPLIB de la literatura -- Los resultados obtenidos comprueban que tener buenas soluciones heurísticas puede ser útil para acelerar la convergencia de los modelos matemáticos en la búsqueda de soluciones óptimas -- Sin embargo, el uso de nuevas restricciones, añadidas de manera heurística, en los modelos matemáticos no es garantía de obtener buenas soluciones ni menores tiempos de cómputo

Disruptions in the transportation network are one of the hardest consequences of a disaster. They have the potential of hampering the performance of emergency aid organizations, reducing the opportunities of saving critical victims during response and recovery phases. The strategic restoration of road network implies the prioritization of those a ected roads whose rehabilitation would reduce travel times, allowing emergency relief vehicles, civilians and restoration machines to move faster through the network. Humanitarian Road Restoration Problem (HURREP) is a relatively new topic in comparison with other research topics on disaster management. In this study, we present a mathematical model which schedules and routes restoration machines and relief vehicles working in parallel on the same network. We adopt the minimization of weighted sum of attention times to communities as the objective function, seeking for a restoration plan totally dedicated to provide support to relief plan. Among other features, our methods are able to deal with di erent relief modes working in parallel, road disruptions that are naturally removed over time (e.g. by evaporation) and vehicle-dependent starting times. We also provided an heuristic algorithm able to solve large size instances of our problem in less than the 2.7% of the runtime limit suggested by the Administrative Department for Prevention, Attention, and Recovery from Disasters in Antioquia, Colombia (DAPARD). We validated the applicability of our methods on real world disaster scenarios through a study case based on the Mojana's oods occurred in northern Colombia on the 2010-2011. Maestría Magister en Ingeniería Industrial

Photovoltaic V-Troughs use simple and low-cost non-imaging optics, namely flat mirrors, to increase the solar harvesting area by concentrating the solar rays towards the photovoltaic surface -- Combined with stepped manual tracking, these devices can boost the performance of regular solar cells for residential and personalized scenarios in developing countries -- The geometrical set-up of a V-Trough, related to its length and angular parameters, conditions the optical phenomena that occur as the solar beam radiation dynamically interacts with the surfaces of the device -- These phenomena, such as shadows and consecutive reflections, determine the solar radiation that is effectively concentrated towards the photovoltaic area -- To support the design and simulation of such devices, this research project proposes a theoretical model of their effective concentration, seeking a high flexibility in the geometrical inputs, a detailed output of the optical phenomena involved and a low computational demand -- The model is based on the geometrical optics of beam solar radiation and it was experimentally validated in a statistical comparison against experimental measurements performed in a laser testing platform -- Based on the model, several design performance indicators were established: i) Ce (the average effective concentration); ii) Cost (the cost of materials); iii) Tsp (the space required) -- Moreover, from the integration of these indicators in proportional comparisons, three multi-objective indices were proposed: a) ICOE (Ce versus Cost); b) MICOE (Ce versus Cost and Ce versus Tsp combined); c) MDICOE (the same comparison as the previous one but also including the discretization effects related to the solar cells) – As tools for supporting the V-Trough set-up definition process, an interactive software and a series of genetic algorithms were developed based on these indicators and indices and the modeling framework developed -- The proposed software, named “VTDesign”, allows a V-Trough designer to iterate and compare diverse design alternatives in real-time by means of a visualization of the optical performance, representations of the geometrical set-ups and a cost-effectiveness analysis -- Among the genetic algorithms studied, a new genetic algorithm, named “GA-WA” (Genetic Algorithm - Weibull Arias), was proposed -- This tool uses heuristic processes, based on biomimicry and Weibull probability distributions, in order to optimize the indicators and indices as fitness/objective functions -- The intuition and the more holistic exploration of a trained engineer with VTDesign can be complemented with the broader and less biased evolutionary optimization of GAWA -- In a design case study, both VTDesign and GA-WA were implemented and found to be effective in the indices improvement, as well as efficient and flexible tools in the problem of defining the set-up of a solar V-Trough in a given personalized scenario

Algoritmo hiperheurístico que implementa heurística de bajo nivel y metaheurística de algoritmo genético para el problema de programación de carga docente.

El proyecto de grado plantea y resuelve un modelo de ruteo de vehículos basado en servicios de mensajería. En la descripción del problema se explica el modelo de operación de estos servicios. A partir del problema planteado se propone una metodología que permitirá resolver el problema de ruteo de vehículos considerando restricciones de ventanas de tiempo, fechas de vencimiento, distancia y horario de capacidad. Esta metodología consiste en resolver el problema en tres etapas: Programación, Zonificación y Diseño de rutas. The degree project presents and resolves a vehicle routing model based on courier services. The description of the problem explains the operation model of these services. With regards to the proposed problem, this project explains and shows a methodology that will solve the problem of vehicle routing considering constraints of time window constraints, due dates, distance and capacity schedules. This methodology consists of solving the problem in three stages: Scheduling, Clustering and Route Design.

Esta propuesta plantea la creación de un modelo de gestión de proyectos web para el Sistema de Portales de la Universidad EAFIT desde la metodología de Diseño Centrado en el Usuario (DCU) -- Tal propuesta se da a partir de la necesidad de hacer que los usuarios sean tenidos en cuenta como parte activa en el diseño de los proyectos web y para esto se propone la ejecución de un modelo que integre varias técnicas para la evaluación de los sitios web desde la indagación (usuarios) y la inspección (expertos) -- Este documento busca entonces definir el Diseño Centrado en el Usuario como línea metodológica dividida en etapas (planeación, diseño, implementación y evaluación) y apoyada en tres componentes claves al momento de desarrollar proyectos web enmarcados en DCU: los usuarios (el público), el uso (las necesidades y metas) y la información (el insumo, su presentación y organización) -- Todo esto, como elementos claves en el objetivo de cumplir con la experiencia de usuario -- El objetivo es definir un modelo a partir de la metodología de Diseño Centrado en el Usuario, para lograr llevar a cabo un seguimiento y evaluación en cada una de las etapas del proceso web -- Necesariamente, hemos identificado, que la literatura aborda este proceso de manera aislada (o toma el proceso de diseño, o se enfoca en la evaluación post proyecto) y lo que buscamos es tener el proceso completo definido, evaluado, documentado y, sobre todo, validado desde el trabajo de campo -- La idea es evaluar cuatro proyectos web reales solicitados para el Sistema de Portales de la Universidad EAFIT, a los cuales se les apliquen algunas de las técnicas seleccionadas expuestas en el marco teórico para luego evaluarlas en sus procesos -- Vale la pena determinar que se dejan indicadas la metodología para la implementación ya que no es objetivo de este documento definir un manual técnico de sitios, sobre todo, dado que podría ser realizado en cualquier Content Management System de cualquier universidad -- A futuro, lo que se pretende es probar de manera más amplia este modelo para todos los componentes del Sistema de Portales de la Universidad EAFIT, de modo tal que se pueda determinar un modelo propio y escalable en cualquier proyecto similar, con características y necesidades similares, para que pueda ser replicado -- Inicialmente se revisan elementos conceptuales, luego se plantean y comparan las diferentes técnicas de la metodología DCU y su enfoque de calidad en usabilidad -- De igual forma se revisan y justifican las técnicas que no son viables en el proyecto y se realiza trabajo de campo con las que sí lo son

El presente trabajo muestra la integración entre la metodología CommonKADS y la lógica difusa, para el procesamiento de conocimiento impreciso con un sistema experto -- Se describen los métodos de inferencia de la Tarea de Evaluación, al utilizar una base de conocimientos con variables lingüísticas difusas-- Cuando la base de conocimientos de un sistema experto contiene conocimiento ambiguo, es necesario usar una lógica basada en cuantificadores de cualidad, ya que este conocimiento presenta características difíciles de procesar con los métodos basados en reglas con contenido discreto -- Para lograr este propósito, se utilizan las hojas de trabajo que propone la metodología CommonKADS como guía para construir los diferentes modelos de la organización, del conocimiento y del sistema y, por medio de las técnicas y herramientas para capturar y representar el conocimiento del experto, se detalla el algoritmo de lógica difusa para operar este tipo de conocimiento -- Con los modelados UML (Lenguaje Unificado de Modelado) para representar las etapas de desarrollo, se incorporan funcionalmente todos estos modelos en un sistema informático -- Con esta integración, se plantea una estrategia para procesar conocimiento difuso para aplicarlos en los ámbitos donde se presentan inconsistencias en las decisiones por lo inespecífico del conocimiento, como, por ejemplo, en las ciencias sociales o en los entornos administrativos -- Con el fin de demostrar la funcionalidad de esta propuesta, se diseña un sistema experto en una firma de caza-talentos, para apoyar el proceso de selección de personal, automatizar la toma de decisiones en procedimientos no estructurados, obtener resultados regulares y formalizar las tareas de razonamiento del experto

Muchos problemas reales precisan del tratamiento simultáneo de objetivos contrapuestos, donde la mejora de la calidad de uno de ellos conlleva el empeoramiento de otros. Este artículo presenta RIPS, un algoritmo multiobjetivo exacto, basado en RBFS y en el concepto de punto ideal, que localiza el conjunto de soluciones óptimas de Pareto. Se presentan los resultados de diferentes experimentos entre este algoritmo y algunas adaptaciones anteriores de RBFS al caso multiobjetivo. Los resultados muestran que RIPS supone una mejora sobre estos algoritmos. Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech.

La operación de un sistema de transporte público debe estar sustentada en un proceso de planeación constituido generalmente por cuatro etapas que son ejecutadas de forma secuencial, siendo considerado el producto de cada una como indiscutible insumo para el desarrollo de la siguiente. Las etapas son: i) el diseño de la red de rutas (Network Route Design), ii) la programación de los servicios para atender la demanda de usuarios (Time Table), iii) la programación de los autobuses para realizar los servicios definidos en la etapa anterior (Vehicle Scheduling) y iv) la programación de los conductores que cumplen con los itinerarios establecidos para los autobuses (Crew Scheduling). La literatura relacionada, aborda el problema de programación de autobuses con un objetivo general común (minimizar costos de operación), usando diferentes técnicas y teniendo en cuenta las condiciones de operación de acuerdo al sistema sobre el cual se resuelve el problema. Es así como, para sistemas de transporte de distintas ciudades del mundo, se usan técnicas heurísticas, metaheurísticas y exactas para abordar el problema de Vehicle Scheduling, teniendo en cuenta distintas variables como el tamaño y capacidad de la flota, kilómetros recorridos por fuera de la operación, tiempos de inactividad de los autobuses, entre otras. En el caso particular del Sistema Integrado de Transporte Masivo Megabus, se encuentran ineficiencias en el proceso de planeación de la operación, que resultan de los procesos de Time Table y Vehicle Scheduling y se ven representadas en mayores costos de operación y bajo aprovechamiento de la flota que ponen a disposición los concesionarios de operación. Esta situación es consecuencia de condiciones adoptadas para facilitar el desarrollo de ambas tareas en un único procedimiento y el control de la operación en estaciones e intercambiadores, pero que no permiten obtener resultados óptimos para la operación. En este trabajo de grado se revisó y analizó literatura relacionada con el problema de Vehicle Scheduling y se desarrolló un modelo de solución de acuerdo a las condiciones de operación de las rutas alimentadoras del sistema Megabus, buscando minimizar los costos operacionales y usando una formulación similar a la de un problema de empaquetamiento en una dimensión. Fueron considerados los costos asociados al uso de los autobuses, los tiempos de inactividad entre servicios y los cambios de ruta para un mismo vehículo. Como técnica de solución se utiliza el algoritmo genético (AG) modificado, propuesto por (Chu and Beasley, 1997). Los resultados obtenidos al suprimir condiciones actuales que generan ineficiencias y aplicando la solución propuesta en este trabajo de grado, logran reducir los costos operacionales totales. Sin embargo, es necesario generar procesos de optimización independientes para la etapa de Time Table, buscando así la reducción del costo operacional y los tiempos de espera de los usuarios, lo que no hace parte del alcance de este trabajo de grado.