Análisis comparativo de colonia de hormigas vs. un enfoque combinado cuello de botella móvil/búsqueda tabú en la minimización de la tardanza ponderada total en sistemas de manufactura tipo taller

Programar la producción en talleres (job shops) es un problema que consiste en secuenciar las diferentes operaciones de n trabajos a procesar en m máquinas, con el fín de minimizar alguna función objetivo.Palabras clave: Meta-heurísticas, programación de ttaller, colonia de hormigas, Búsqueda Tabú, Cuello de botella movi.

Comparative analysis of ant colony vs. a combined mobile bottleneck / taboo search approach in minimizing total weighted delay in shop-type manufacturing systems

Programar la producción en talleres (job shops) es un problema que consiste en secuenciar las diferentes operaciones de n trabajos a procesar en m máquinas, con el fin de minimizar alguna función objetivo. Este es un problema NP-Hard en el sentido fuerte. En el presente trabajo se proponen dos alternativas novedosas y prometedoras para solucionar dicho problema con el objetivo de minimizar la tardanza ponderada total. La primera es una implementación de la meta-heurística de colonia de hormigas y la segunda un procedimiento compuesto que utiliza la heurística del Cuello de Botella Móvil combinada con un algoritmo de Búsqueda Tabú con. En el caso de la Colonia de Hormigas se determinan por diseño de experimentos y superficies de respuesta valores recomendables para los diferentes parámetros del algoritmo. En el procedimiento híbrido Cuello de Botella-Búsqueda Tabú se proponen mejoras con respecto a la secuenciación de los sub-problemas y el criterio de selección de la máquina crítica en el algoritmo de cuello de botella. En cuanto a la Búsqueda Tabú se implementó una lista tabú dinámicaescalonada que solo toma valores de 8 y 16. Se comparó el desempeño de los algoritmos propuestos mediante 20 problemas de la literatura. Los resultados obtenidos son bastante competitivos en cuanto a calidad de la solución y tiempo computacional.The job shop scheduling problem seeks to sequence the different operations of n jobs to beprocessed in the m machines minimizing an objective function. It is a NP Strongly Hard problem.In this paper, two novels and promising approaches to solve the JSSP with total weightedtardiness as the objective function are proposed. The first one is an implementation of the meta-heuristic Ant Colony and the second a compound procedure which integrates the ShiftingBottleneck heuristic with the Tabu Search algorithm. Recommendable values for the parametersof the Ant colony, using design experiments and surface responses, were found. Improvementsrelated to the sub-problems sequence and the criteria used for selecting the critical machine in theShifting Bottleneck were proposed in the hybrid procedure SBTS. A dynamic tabu list which onlytakes values of 8 and 16 was implemented in the Tabu Search. The performance of the proposedalgorithm was compared using 20 instances found in the literature. The obtained results are verycompetitive regarding the quality of the solution and computational time

Diseño e implementación de un controlador pid autoajustable basado en un algoritmo híbrido

Se aborda el estudio y aplicación de los clasificados como algoritmos heurísticos, los cuales son considerados técnicas que pueden dar una solución óptima de un problema a un costo computacional razonable, pero no garantizan lograr la solución en todos los casos, y son aplicados a problemas complejos donde los espacios de búsqueda de soluciones son indefinidos, y donde algoritmos como los determinísticos no logran encontrar solución, además de requerir un tiempo exponencial de ejecución. El algoritmo desarrollado (AHHLD) no solo es capaz de sintonizar sino también de optimizar los parámetros del controlador tipo PID, mediante la función objetivo del algoritmo, integrada a partir de las tres características del rendimiento del sistema (Mp, st y rt). Respecto al control PID, dentro de la implementación en simulaciones, presenta resultados ideales, debido a que no se toman en cuenta muchas de las limitantes de los sistemas reales.CONACY

Tesis de Maestria

Tesis de Maestri

Cálculo de rutas en Sistemas de E-Learning utilizando un algoritmo de optimización por colonias de hormigas

Esta tesis plantea un escenario en el que existen itinerarios de aprendizaje alternativos para adquirir las mismas competencias y habilidades, cuyo nivel de asimilación se evalúa al finalizar el programa completo, compuesto por una secuencia de cursos concreta. El objetivo de este trabajo es estudiar la aplicación de la metaheurística de optimización mediante colonias de hormigas al problema de adaptar el itinerario a seguir por un alumno, en función de las calificaciones obtenidas en cada curso. Para llevar a cabo este estudio se modifica el algoritmo Ant System con el fin de adaptarlo al escenario propuesto (algoritmo ASALI) y se estudian, mediante simulación por ordenador, los resultados obtenidos y la velocidad de adaptación a los cambios, verificando su utilidad en el problema propuesto. Como estudio previo se ofrece el estado del arte actual en algoritmos de optimización por colonias de hormigas, con una breve descripción de los algoritmos más relevantes tanto para un único objetivo como para múltiples objetivos

Del 650 al 360: los primeros computadores de la Facultad de Ingeniería

los primeros computadores de la Facultad de Ingenierí

SABACO: Extensiones a los Algoritmos de Optimización basados en Colonias de Hormigas para la Toma de Decisiones Influenciada por Emociones y el Aprendizaje de Secuencias Contextuales en Ambientes Inteligentes

En el trabajo que presentamos en esta tesis hacemos inicialmente una revisión de cómo ha ido evolucionando la interacción hombre máquina en el contexto de la computación, desde los primeros y escasos computadores hasta el momento actual, en el que los avances tecnológicos han permitido que, en muchos de los escenarios en los que se desarrolla nuestra vida diaria, estemos rodeados de diversos dispositivos electrónicos con los que interactuamos para hacer uso de alguno de los servicios que ofrecen. Veremos cómo esta difusión tecnológica ha introducido los sistemas de información en ámbitos más allá del contexto del trabajo, como la educación o el hogar, haciendo necesario que se tenga en cuenta en el diseño de los sistemas no sólo la funcionalidad o facilidad de uso sino también otros factores como la experiencia de uso o las emociones que siente una persona al interactuar con el sistema. Además, ha dado lugar a la aparición de los conocidos como ambientes inteligentes, en los que son los sistemas presentes en el entorno los que deben adaptarse al usuario y al contexto en el que se encuentra, adaptación que, dados los nuevos contextos en los tiene lugar la interacción con el usuario, plantea algunos retos. En particular, en el presente trabajo identificamos dos factores clave que los ambientes inteligentes deben tener en cuenta para tomar las decisiones y llevar a cabo las acciones adecuadas para conseguir una mejor adaptación al usuario y al contexto. Estos factores son la influencia de las emociones en la interacción y la utilización de la información contextual histórica. Por ello hacemos una revisión tanto de las propuestas de sistemas de decisión influenciados por emociones existentes en el área de la computación afectiva, como de las propuestas de sistemas sensibles al contexto, mostrando propuestas basadas en sistemas multiagente, redes neuronales, modelos ocultos de Markov, e introduciendo las técnicas metaheurísticas. Recientemente parece haber un sentimiento en la comunidad investigadora sobre la necesidad de aproximaciones híbridas para resolver problemas reales, no existe por desgracia una base sistemática que describa de forma rigurosa como proceder para combinar las distintas aproximaciones existentes.Mocholí Agües, JA. (2011). SABACO: Extensiones a los Algoritmos de Optimización basados en Colonias de Hormigas para la Toma de Decisiones Influenciada por Emociones y el Aprendizaje de Secuencias Contextuales en Ambientes Inteligentes [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/11225Palanci

Heurística inspirada en el análisis sistémico del “Vecino más cercano”, para solucionar instancias simétricas TSP, empleando una base comparativa multicriterio

Esta tesis aporta evidencia que respalda al pensamiento sistémico como un pertinente campo de inspiración para el desarrollo de nuevos métodos de optimización heurística. Se delimita el alcance a la resolución del TSP simétrico como referente internacional de prueba que es. Se desarrollaron dos métodos: Sacrificio Cortoplacista Adaptativo 2-opt (SCA_2opt) y una versión mejorada (SCA_2_opt_r), los cuales son fruto del análisis sistémico de la regla vecino más cercano, encontrándole el arquetipo “Soluciones contraproducentes”. El SCA se basa en que el viajero renuncie en un momento dado a una ciudad inmediatamente cercana y se traslade hacia la segunda más cercana disponible, luego, el viajero continúa con la regla del vecino más cercano; cada que se realiza el SCA (búsqueda global) se efectúa una búsqueda local 2_opt. Las dos heurísticas resultan prometedoras en el balance entre eficacia y eficiencia en comparación con las heurísticas: vecino más cercano, Inserción más barata y 2-opt, y con 19 metaheurísticas en las categorías: Colonia de hormigas, Algoritmos genéticos, Enfriamiento simulado y Otras./Abstract. This thesis provides evidence that supports the relevant systems thinking as a field of inspiration for the development of new heuristic optimization methods. It delineates the scope of the resolution of the symmetric TSP as an international benchmark proves it. Two methods were developed: Adaptive short-term sacrifice 2-opt (SCA_2opt) and an enhanced version (SCA_2_opt_r), which are based on analysis systemic nearest neighbor rule, finding the archetypal "Solutions counterproductive ". The SCA is based on the traveler resign at any time a nearby town immediately and move to the second nearest available Of course, the traveler continues with the nearest neighbor rule, each SCA is performed (global search) is performed a local search 2_opt. The two heuristics are promising in the balance between effectiveness and efficiency compared to the heuristics: nearest neighbor, cheapest insertion and 2-opt, and with 19 metaheuristics in categories: ant colony, genetic algorithms, simulated annealing and Othe.Maestrí

Inteligencia artificial, métodos bio-inspirados: un enfoque funcional para las ciencias de la computación

A lo largo de la historia del hombre la naturaleza, y los complejos procesos que se ven involucrados en ella, han servido de inspiración para resolver problemas de la vida cotidiana. Los algoritmos bio-inspirados son una rama de la Inteligencia Artificial en la que se emula el comportamiento de los sistemas naturales con el fin de diseñar métodos heurísticos no determinísticos de búsqueda, optimización, aprendizaje, reconocimiento, simulación y caracterización. Se puede pensar en la Inteligencia Artificial como una ciencia que trata de incorporar conocimiento a los procesos que realiza una máquina, para que estos se ejecuten con éxito. Uno de los personajes más influyentes en la actualidad en el campo de la Inteligencia Artificial es Ray Kurzweil, quien es considerado como un experto en el campo y es autor de The age of intelligent machines. Kurzweil asevera en sus escritos que para el año 2030 la Inteligencia Artificial logrará un avance extraordinario ya que superará a la inteligencia humana. Con esta afirmación hace mención a que las máquinas podrán igualar las capacidades del ser humano en el ámbito de laboratorio y dentro de 50 años lograrán formar parte de la vida cotidiana que vive el hombre. También Kurzweil ha mencionado que en los próximos 100 años existirán nuevas máquinas las cuales tendrán una mayor capacidad que en la actualidad, serán “superinteligentes”. La Inteligencia Artificial es entonces el fututo de la computación y de los sistemas artificiales que nos rodean. Los algoritmos bio-inspirados le imprimen naturalidad a dichos sistemas y poco a poco se irán refinando para asemejarse a aún más a los métodos utilizados por la naturaleza. El presente trabajo integra los fundamentos biológicos y matemáticos de los principales algoritmos bio-inspirados utilizados en las ciencias de la computación, así como algunas de sus principales aplicaciones. La importancia de estudiar estos algoritmos radica en que los métodos inspirados en el comportamiento biológico han probado ser eficaces en la solución de numerosos problemas de ingeniería que, si se aplicarán los métodos tradicionales, resultarían en problemas demasiado costosos de resolver

Métodos clásicos y de soft-computing en la optimización de procesos complejos: Aplicación a un proceso de fabricación

Tesis doctoral inédita. Universidad Autónoma de Madrid, Escuela Politécnica Superior, febrero de 201