Resolviendo problemas de optimización con técnicas inteligentes

La finalidad de este proyecto es el diseño y desarrollo de algoritmos competitivos (heurísticos y meta-heurísticos, en entornos secuenciales y/o distribuidos) que provean resultados precisos en la resolución de problemas complejos. Estos algoritmos contribuirán con el desarrollo científico en las áreas de optimización y de algoritmos computacionales. Además favorecerán la transferencia de estas experiencias a problemas reales del entorno regional.Eje: Agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Metaheurísticas aplicadas a problemas de optimización

El objetivo principal de esta línea de investigación es el diseño y desarrollo de algoritmos heurísticos y meta-heurísticos que resuelvan problemas de optimización. En particular se abordan problemas de corte y empaquetado, de ruteo de vehículos y de ensamblado de fragmentos de ADN. Actualmente dos de las ramas con más éxito para diseñar metaheurísticas eficientes, y dar solución a estos problemas, son la hibridación y el paralelismo. El trabajo está orientado a aplicar metaheurísticas secuenciales y paralelas a los problemas propuestos, a analizar los resultados para comprender el comportamiento de estos algoritmos y a proponer nuevos métodos para resolver los problemas de una manera más eficaz y eficiente.Eje: Agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Metaheurísticas aplicadas a problemas de optimización

El objetivo principal de esta línea de investigación es el diseño y desarrollo de algoritmos heurísticos y meta-heurísticos que resuelvan problemas de optimización. En particular se abordan problemas de corte y empaquetado, de ruteo de vehículos y de ensamblado de fragmentos de ADN. Actualmente dos de las ramas con más éxito para diseñar metaheurísticas eficientes, y dar solución a estos problemas, son la hibridación y el paralelismo. El trabajo está orientado a aplicar metaheurísticas secuenciales y paralelas a los problemas propuestos, a analizar los resultados para comprender el comportamiento de estos algoritmos y a proponer nuevos métodos para resolver los problemas de una manera más eficaz y eficiente.Eje: Agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI