Enfoque multiobjetivo de una metaheurística para la generación y optimización de planes de ruteo para el transporte terrestre de pasajeros empleando líneas predefinidas, basada en técnicas de algoritmos evolutivos híbridos

En el mundo real existe una gran cantidad de problemas de optimización para los cuales los métodos de programación matemática no pueden garantizar que la solución obtenida sea óptima y, en muchos de ellos, ni siquiera pueden aplicarse. En estos problemas las metaheurísticas se vuelven una alternativa viable. De entre las diversas metaheurísticas disponibles en la actualidad, los algoritmos Genéticos Híbridos se cuentan entre los más populares debido a su simplicidad conceptual y su eficacia. Hoy en día, los problemas de optimización multiobjetivo se presentan con mucha frecuencia. En ellos hay que optimizar dos o más funciones objetivo que se encuentran normalmente en conflicto entre sí. La solución de problemas multiobjetivo usando metaheurísticas (sobre todo, Algoritmos Genéticos Híbridos) es un tema que ha adquirido gran popularidad en los últimos tiempos. En este documento presentamos un Algoritmo Genético Híbrido Multiobjetivo para la generación y optimización de planes de ruteo, asignación de frecuencias y horarios de despacho empleando líneas predefinidas. Además se documenta un caso de real de uso en una empresa transportadora de pasajeros terrestre en Colombia.MaestríaMagister en Ingeniería Industria

Diseño de un sistema de recogida de residuos urbanos : enfoque multiobjetivo y uso de metaheurísticos

En este trabajo se desarrolla un método para resolver el problema de diseño de rutas, a lo largo de un horizonte de planificación predeterminado, para la recogida de la fracción orgánica residuos urbanos en un entorno rural. El objetivo en este problema es doble: minimizar el coste de las operaciones de rutas y mejorar el nivel de calidad, por lo que se adapta a un problema biobjetivo. Para resolver el problema se diseña un método ad hoc basado en estrategias heurísticas. Éste, sigue las ideas de la estrategia MOAMP, diseñada para problemas multi-objetivo. A continuación, y desde el punto de vista metodológico, se desarrollan estrategias de aceleración para algunos de los procedimientos del método propuesto. Por último, se compara, tanto en instancias reales como ficticias, con una adaptación a este problema, de una variante de un algoritmo genético, conocida como NSGA I

Implementación del algoritmo UEGO sobre el entorno Matlab como alternativa al toolbox de optimización

Los algoritmos de optimización global son muy usados en el sector científico como herramienta de apoyo a su investigación particular. A menudo se utiliza el toolbox de optimización de Matlab debido a su sencillez de uso y configuración y a su plena integración en el potente entorno de trabajo matemático. En este trabajo se realiza la implementación del algoritmo evolutivo UEGO para Matlab como alternativa a los algoritmos de dicho toolbox. En concreto UEGO mejora la solución del algoritmo genético de Matlab ya que evita bloquearse en óptimos locales

Programación de turnos para los tecnólogos en radiología e imágenes diagnósticas en las sedes de Cartago de la empresa Radiólogos Asociados S.A.S usando algoritmos de inteligencia artificial

La distribución, asignación u organización de recursos sean estos tangibles o intangibles, en cualquier institución, es indispensable para un adecuado funcionamiento. Esto muchas veces se convierte en un inconveniente por la demanda de tiempo y procesamiento que requiere establecer dicha distribución, de forma óptima que satisfaga las necesidades de la institución sin implicar nuevos costos en dinero, tiempo, recursos humanos o materiales de cualquier otra índole. Este es el caso de la empresa de Radiólogos Asociados SAS, donde el proceso de asignación de horarios y recursos como salas, para los tecnólogos se hace de forma manual, es decir no existe un sistema o aplicativo que permita generar dicha asignación. Es entonces este el objetivo del actual proyecto de grado, implementar una solución automatizada para la asignación de horarios, utilizando para ello métodos de inteligencia artificial. para hallar una solución a este problema se implementó un hibrido entre el algoritmo genético y enfriamiento simulado, decisión basada en resultados de investigaciones previas similares a este tipo de problemas, estudios que arrojaron buenos resultados y soluciones óptimas sin indicar que fueran las mejores, aun así se debe tener en cuenta que cada institución tiene necesidades y requerimientos propios que son independientes y diferentes a las de otras instituciones, razón por la cual una buena solución depende de los requisitos que se deban satisfacer de la institución en particular

Creación de un simulador aeroportuario : sistema experto de asignación en el desembarque de pasajeros y generación de reglas a partir del conocimiento adquirido

Los aeropuertos son las infraestructuras del transporte aéreo donde las aeronaves aterrizan, despegan y se estacionan, para proceder al embarque y desembarque de los pasajeros, sus equipajes y la carga. Tanto en el movimiento de pasajeros, equipajes y carga en el aeropuerto como la estancia de una aeronave en el mismo, requieren la ayuda y colaboración de diferentes personas y equipos, entre los que destacan, de forma importante, los pertenecientes a las distintas actividades del “handling”. Cualquiera que haya tenido que pasar por un aeropuerto para coger un avión ha recibido muchos de estos servicios ya sea de forma directa o indirecta: facturación del equipaje, transporte en autobús hasta el avión, carga y descarga del equipaje, limpieza del avión, llenado de combustible de los depósitos del avión, etc. Esto hace que los servicios de “handling” (o también llamados servicios de asistencia en tierra) sean un elemento esencial y estratégico en la parte del transporte aéreo que se lleva a cabo en los aeropuertos, ya que está estrechamente relacionado con el nivel de la calidad del servicio global prestado a los usuarios. Un fallo en la prestación de estos servicios puede tener consecuencias negativas importantes tanto para la compañía aérea, como para los pasajeros, la carga aérea, el aeropuerto y el prestador de los servicios. Para que no se produzcan estos fallos es fundamental que se asignen tanto los recursos materiales como los recursos de personal aeroportuario lo más óptimamente posible a cada uno de los servicios prestados, además de dar una solución rápida si sucede algún imprevisto y se debieran de cancelar asignaciones de recursos porque fuera prioritario que estuvieran realizando otra función. En la mayoría de los aeropuertos actuales el trabajo de asignar los recursos a los servicios aeroportuarios lo realiza o el propio prestador de servicios o un sistema software de forma semiautomática. Este proyecto consiste en la creación de un simulador aeroportuario, y a partir del mismo, recoger información sobre las variables de decisión en las que se apoya el prestador de servicios para realizar la asignación (o cancelación de la asignación) de las escalerillas por las que bajan los pasajeros del avión cuando éste llega a su zona de estacionamiento dentro del aeropuerto. Posteriormente, se usa un modelo de minería de datos para crear el conjunto de reglas que describen el razonamiento llevado a cabo por el prestador de servicios. Aparte, en dicho simulador se puede cargar el modelo que representa el conjunto de reglas para que se realice la asignación o cancelación automática de las escalerillas a los aviones que van aterrizando. _____________________________________________________________________________________________________________________Airports are infraestructures of air traffic where the aircrafts land, take off and park, to proceed to the boarding and disembarkation of passengers, their luggage and freight. The movement of passengers, luggage and freight at the airport and the stay of an aircraft at it require the help and collaboration of different people and equipment, being of special importance those that belong to different activities of airport handling. Someone who has had to go through an airport to take an aircraft has received a lot of services either of a direct or indirect way: luggage check-in, transport in bus to aircraft, loading and unloading of luggage, cleaning of aircraft, filling of fuel of tanks of aircraft, etc. This makes that handling services (also called ground handling services) are an essential and strategic element in the part of air transport carried out at the airports, because this is closely related to the level of quality of global service that it is provided to users. A mistake in the provision of these services can have important negative consequences for airlines, passengers, air freight, the airport and the people responsible of rendering these services. To prevent that these mistakes happen it is fundamental that both material resources and human resources of the airport are allocated in the most optimal possible way to each one of rendered services, apart from giving a fast solution if some unforeseen event happens and it was necessary to cancel allocations of resources because the priority was that they perform another function. In most of current airports the task of allocating resources to the airport services is carried out by people responsible of rendering these services or a software system of a semiautomatic way. In this project we aim to create an airport simulator, and with its help, obtain information about the decision variables used by people responsible of rendering airport services to make the allocation (or cancellation of allocation) of the steps that passengers use to go down the aircraft when it arrives at its parking space at the airport. Subsequently, we track a data mining model to create the rules set that describe the concluded reasoning of people responsible of rendering of airport services. Moreover, the model that represents the rules set can be loaded in this simulator to simulate the allocation or automatic cancellation of steps when aircrafts land.Ingeniería en Informátic

Estructuración y aplicación de un algoritmo cultural en la optimización de un portafolio de inversión

Tomando como base los aspectos fundamentales del método de computo evolutivo estocástico, el cual usa procesos aleatorios para determinar la dirección de búsqueda de una solución, para este caso en particular y mediante la estructuración en Matlab de un código que permitió ejecutar el Algoritmo Cultural propuesto por Robert G. Reynolds en 1978; abordando el problema de la optimización de portafolios de inversión bajo el modelo de Harry Markowitz presentado en 1952; como alternativa metodológica, permitiendo generar un portafolio de inversión eficiente, estable y diversificado; bajo el criterio de máximo beneficio o mínimo riesgo; se analizaron los dos criterios para 2, 5 y 8 diferentes grupos de acciones que conformarían el portafolio; bajo un ambiente de Algoritmo Cultural y se confrontó frente a un Algoritmo Genético convencional y un Algoritmo de Ascenso a la Colina; permitiendo de esta forma presentar una propuesta para la diversificación del portafolio

Optimización del diseño de una viga de concreto armado mediante Simulated Annealing, Perú

La industria de la construcción asume constantemente desafíos a nivel nacional y mundial; por tanto, la presente de investigación estudia la optimización del diseño de una viga de concreto armado mediante Simulated Annealing, Perú. El objetivo de esta investigación es determinar la optimización del diseño de una viga de concreto armado mediante Simulated Annealing, Perú. El tipo de investigación en función del propósito es aplicada y de acuerdo al diseño es de tipo no experimental descriptiva, por lo que no se manipula ni controla la variable. Según el diseño de investigación obedece a una investigación no experimental transversal descriptivo. Los resultados obtenidos del procesamiento de optimización de 15602 vigas de concreto armado en cuanto a coste es de s/. 1909.63, con una sección de 30 cm x 140 cm, factor de resistencia a la compresión f´c = 280 kg/cm2 y un área de acero 8.04 cm2. Finalmente, se concluye que la optimización de la viga de concreto armado mediante Simulated Annealing, genera un sin número de oportunidades; en ese sentido, permitirán enriquecer en posteriores investigaciones en lo que respecta a inteligencia artificial y sus bondades en cuanto a la optimización del diseño de una viga de concreto mediante Simulated Annealing

Evolución de controladores definidos por redes neuronales

Las Redes Neuronales han demostrado ser una excelente herramienta para la resolución de tareas complejas, entendiendo como tales aquellas cuya solución no es directa sino que involucra el aprendizaje de una estrategia para lograr el objetivo esperado. Tal es el caso de un robot que debe trasladar distintos tipos de elementos dentro de un escenario con obstáculos. También es importante considerar que existen situaciones que no pueden ser resueltas por un único agente. Tal es el caso del fútbol robótico donde varios jugadores combinan sus acciones para lograr un único objetivo. Este tipo de problemas pertenece a lo que se conoce como sistemas multi agente. Los sistemas multi agentes (MAS – Multi Agent System) pertenecen a una rama de la inteligencia artificial (AI – Artificial Intelligence) que apunta a proveer principios para la construcción de sistemas complejos involucrando múltiples agentes y mecanismos para coordinar comportamientos independientes de los mismos. Es importante notar que, más allá de las diferencias entre los agentes, es el grupo el que debe llevar a cabo la estrategia. Diversas investigaciones han demostrado que este tipo de situaciones pueden ser resueltas dividiendo el problema original en partes más simples, llamadas subtareas, permitiendo de esta forma un aprendizaje gradual de la respuesta buscada. Cuando la situación a resolver es compleja, es difícil establecer a priori el controlador a utilizar y es aquí donde la descomposición del problema toma importancia. Este proceso, que comienza por aprender las tareas más simples y a partir de ellas va incorporando habilidades más complejas, se conoce como aprendizaje por capas. Por otro lado, a menos que se disponga de la información inicial necesaria para resolver cada subtarea, resulta ideal disponer de algún mecanismo que permita realizar la adaptación de la manera más automática posible. En esta dirección se han desarrollado distintas soluciones que combinan técnicas de Evolución Incremental con Redes Neuronales Evolutivas con el objeto de proveer un mecanismo adaptivo que minimice el conocimiento previo necesario para obtener un buen desempeño dando lugar a controladores formados por varias redes. Otro aspecto a tener en cuenta es la forma de determinar cual es la red neuronal que debe desenvolverse en cada instante de tiempo; en esta línea existen diferentes alternativas que van desde el uso de un árbol de decisión diseñado ad-hoc hasta mecanismos que organizan la estructura en forma automática.Facultad de Informátic

Evolución de controladores definidos por redes neuronales

Las Redes Neuronales han demostrado ser una excelente herramienta para la resolución de tareas complejas, entendiendo como tales aquellas cuya solución no es directa sino que involucra el aprendizaje de una estrategia para lograr el objetivo esperado. Tal es el caso de un robot que debe trasladar distintos tipos de elementos dentro de un escenario con obstáculos. También es importante considerar que existen situaciones que no pueden ser resueltas por un único agente. Tal es el caso del fútbol robótico donde varios jugadores combinan sus acciones para lograr un único objetivo. Este tipo de problemas pertenece a lo que se conoce como sistemas multi agente. Los sistemas multi agentes (MAS – Multi Agent System) pertenecen a una rama de la inteligencia artificial (AI – Artificial Intelligence) que apunta a proveer principios para la construcción de sistemas complejos involucrando múltiples agentes y mecanismos para coordinar comportamientos independientes de los mismos. Es importante notar que, más allá de las diferencias entre los agentes, es el grupo el que debe llevar a cabo la estrategia. Diversas investigaciones han demostrado que este tipo de situaciones pueden ser resueltas dividiendo el problema original en partes más simples, llamadas subtareas, permitiendo de esta forma un aprendizaje gradual de la respuesta buscada. Cuando la situación a resolver es compleja, es difícil establecer a priori el controlador a utilizar y es aquí donde la descomposición del problema toma importancia. Este proceso, que comienza por aprender las tareas más simples y a partir de ellas va incorporando habilidades más complejas, se conoce como aprendizaje por capas. Por otro lado, a menos que se disponga de la información inicial necesaria para resolver cada subtarea, resulta ideal disponer de algún mecanismo que permita realizar la adaptación de la manera más automática posible. En esta dirección se han desarrollado distintas soluciones que combinan técnicas de Evolución Incremental con Redes Neuronales Evolutivas con el objeto de proveer un mecanismo adaptivo que minimice el conocimiento previo necesario para obtener un buen desempeño dando lugar a controladores formados por varias redes. Otro aspecto a tener en cuenta es la forma de determinar cual es la red neuronal que debe desenvolverse en cada instante de tiempo; en esta línea existen diferentes alternativas que van desde el uso de un árbol de decisión diseñado ad-hoc hasta mecanismos que organizan la estructura en forma automática.Facultad de Informátic

Aproximaciones a la aplicación de políticas de consenso en escenarios de negociación automática compleja

En escenarios de negociación complejos es frecuente la negociación de múltiples atributos interdependientes. En la negociación multiatributo es usual que existan distintas ofertas que proporcionen un mismo nivel de utilidad para el agente. Para un agente inmerso en una negociación la selección de una oferta no es trivial. Para llevar a cabo esta selección, un criterio que se suele emplear habitualmente como componente clave en muchos modelos de negociación es el criterio de similaridad. En escenarios con preferencias no monótonas y/o discontinuas este criterio se debilita debido a la ausencia de información suficiente acerca de la estructura de preferencias del oponente. Como primera contribución, esta tesis propone un protocolo de negociación que pueda trabajar de forma eficiente en espacios de utilidad complejos donde la aproximación basada en similaridad falla. En esta tesis se plantean mecanismos de negociación que permiten abordar negociaciones multiatributo complejas con espacios de preferencias no diferenciables. El protocolo propuesto extiende algunos de los principios de la búsqueda basada en patrones para realizar una búsqueda distribuida en el espacio de soluciones. Con objeto de incorporar el principio básico de exploración iterativa por patrones en nuestro protocolo, proponemos pasar de un protocolo de interacción basado en el intercambio de contratos (puntos del espacio de soluciones) a un protocolo basado en el intercambio de regiones. El protocolo define un proceso de exploración conjunta de forma recursiva. Podemos entender este proceso como una contracción iterativa del espacio de soluciones. Una vez que la región sobre la que se realiza la búsqueda es lo suficientemente pequeña como para ser interpretada como si fuera un único contrato, los agentes deciden que la negociación ha terminado. La extensión de los mecanismos de negociación descritos a un entorno de negociación multilateral exige que se incorpore un procedimiento para la agregación de las preferencias de los distintos agentes. En este contexto, y teniendo en cuenta los requisitos de privacidad y escalabilidad de las soluciones, parece natural la utilización de aproximaciones mediadas. En las aproximaciones mediadas, un mediador intenta optimizar algún tipo de métrica del bienestar social. Sin embargo, pocos trabajos han tratado de incorporar algún criterio de bienestar social en el proceso de búsqueda. Para este tipo de escenarios, se hace necesario definir nuevos conceptos de bienestar social. Esta tesis presenta además mecanismos de negociación que permiten incluir en el proceso de búsqueda de acuerdos políticas de consenso, que podrán ser definidas en términos lingüísticos, de forma que es posible especificar el tipo de acuerdo que se persigue. Para validar las contribuciones de la tesis, se ha realizado una evaluación experimental exhaustiva empleando tanto escenarios tipo como escenarios aleatorizados. Los experimentos realizados han confirmado que nuestra propuesta basada en los principios de búsqueda por patrones permite superar las limitaciones de las aproximaciones basadas en similaridad y alcanzar acuerdos consistentes con políticas de consenso definidas en el mediador de forma efectiva, abriendo una nueva línea de trabajo en el ámbito del diseño de mecanismos de negociación automática multilateral de múltiples atributos para espacios de utilidad complejos. Por último, se explora la aplicabilidad de los protocolos de negociación para espacios de utilidad de alta complejidad a escenarios reales. En concreto, se estudia el escenario de asignación de frecuencias en redes inalámbricas Wi-Fi, en el que varios proveedores de red deben acordar la asignación de frecuencias a los puntos de acceso bajo su control. Este trabajo supone la primera aplicación de este tipo de protocolos en entornos reales. Los resultados muestran que es posible alcanzar acuerdos que mejoran los obtenidos por las heurísticas que se emplean actualmente e incluso los conseguidos por optimizadores con información completa