Algoritmos meméticos para la resolución de problemas combinatorios de satisfacción con restricciones y con simetrías

Dicho análisis incluye un estudio del empleo de diferentes arquitecturas cooperativas que utilizan un variado número de algoritmos metaheurísticos e híbridos, apoyándonos en métodos estadísticos propuestos para la evaluación de este tipo de algoritmos.Este trabajo se enfoca en la resolución de problemas complejos de optimización, principalmente con el objetivo de prestar atención al modelado y ajuste de diversas técnicas metaheurísticas con el fin de resolver problemas de optimización con simetrías. La principal motivación para el desarrollo de esta investigación ha sido presentar una metodología que reúna las líneas principales que se deben seguir al momento de abordar este tipo de problemas. Es por ello que hemos utilizado un enfoque incremental de corte integrativo que involucre aspectos relacionados con la construcción o aplicación de modelos adecuados para la representación de los problemas objeto de estudio, considerando diferentes formas de representación enmarcados en la teoría de la dualidad, e intentando emplear algún mecanismo que permita reducir el paisaje de búsqueda (esto es, ruptura de simetrías). Se ha empleado un esquema de colaboración utilizando diferentes modelos de arquitectura, así como algoritmos híbridos evolutivos con diferentes métodos de búsqueda local. Además, consideraremos la utilización de un enfoque colaborativo entre las metaheurísticas propuestas a través de la definición de topologías de comunicación entre los diferentes componentes que participan en dicho esquema. Este enfoque propuesto se engloba dentro del paradigma de los algoritmos meméticos y ha sido validado empíricamente por medio dos problemas de optimización combinatoria que presentan un alto grado de complejidad, cuyos espacios de búsqueda son ricos en lo que se refiere a presencia de estados simétricos, y que han sido tradicionalmente formulados y resueltos por medio de técnicas de programación lineal entera (ILP) y programación con restricciones (CP). A tal fin, se presenta un extenso análisis de los resultados obtenidos con el fin de validar la adecuación y la eficacia de las técnicas metaheurísticas propuestas

Hochflexibles Workforce Management

It can be observed that companies tend to use a very demand driven personnel scheduling instead of using fixed shifts. In this context the term highly flexible workforce management (WFM) is used. With instruments such as the planning of subdaily workplace rotations, the combination of working time model generation and personnel scheduling or the combination of personnel scheduling and vehicle routing the demand for personnel can be covered very well. Such problems are novel and found little attention by researchers up to now.In this work classical OR-algorithms, metaheuristics and multi-agent systems (MAS) are evaluated on real world problems from logistics, retail and British Telecom. It can be shown, that classical OR-algorithms are not appropriate for these problems of highly flexible WFM, because of impractical CPU-times. On the other hand selected metaheuristics are very suitable. MAS should not be favoured, because selected metaheuristics performed always better. It must point out that a hybrid algorithm (a metaheuristic with a problem-specific repair) is responsible for the success of metaheuristics. MAS lack of a central planning instance that makes major changes for which agents are not able to do. Numerous algorithms of this work where originally developed for continuous problems. The adaption to combinatorial problems is described too. The appropriate adaption of parameters is also addressed.Zunehmend ist bei Unternehmen ein Trend weg von der starren Schicht- oder Dienstplanung hin zu einer auf den Personalbedarf ausgerichteten Planung festzustellen. In diesem Zusammenhang wird der Begriff hochflexibles Workforce Management (WFM) geprägt. Mit Instrumenten wie der Planung untertägiger Arbeitsplatzwechsel, der Kombination aus Arbeitszeitmodellerstellung und Einsatzplanung sowie der kombinierten Personaleinsatz- und Tourenplanung kann der Personaleinsatz sehr gut an den Personalbedarf angepasst werden. Derartige Problemstellungen sind neuartig und fanden in der Forschung bisher wenig Beachtung