Metaheurística ACO aplicada a problemas de planificación en entornos dinámicos

Las organizaciones industriales frecuentemente están sujetas a diferentes tipos de cambios como pueden ser: que se agregue una nueva tarea, la cancelación de una tarea, la ruptura de una maquina, como así también cambios en los tiempos de procesamiento o de la fecha estimada de terminación de la tarea. Debido a su naturaleza dinámica, los problemas de planificación real son computacionalmente complejos y el tiempo requerido para encontrar una solución óptima se incrementa exponencialmente con el tamaño del problema. Los problemas de planificación se pueden clasificar en: estáticos, donde todas las tareas son conocidas antes del comienzo de la planificación; y dinámicos, en donde sólo el tiempo de comienzo de la tarea es desconocido (dinamismo parcial) ó donde todas las propiedades de las tareas son desconocidas (dinamismo total). Los problemas de planificación (scheduling) estáticos se han abordado a través de distintas metaheurísticas (Simulating Annealing, Tabu Search, Algoritmos Evolutivos y Ant Colony Optimization), pero los problemas de scheduling dinámicos han sido encarados principalmente con Algoritmos Evolutivos, para problemas de job shop y para problemas de máquina única. Una metaheurística particularmente exitosa está inspirada para el comportamiento de las hormigas reales, conocida como la metaheurística Ant Colony Optimization (ACO). Numerosos enfoques algorítmicos basados sobre las mismas fueron desarrollados y aplicados con éxito para una variedad de problemas de optimización. Se pretende a través de esta línea de investigación, realizar un análisis comparativo de los trabajos realizados hasta el momento sobre scheduling dinámico con algoritmos evolutivos para diferentes problemas de máquina única (Weighted Tardiness, Average Tardiness, Weighted Number of Tardy Job), pero abordado con otra metaheurística diferente como es el caso de ACO.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Problemas de planificación para máquina única en entornos dinámicos implementados con metaheurística ACO Y AES

Existen dos conceptos de importancia en el contexto de problemas dinámicos y en particular de scheduling dinámicos. La búsqueda de soluciones robustas y flexibles. El concepto de robustez de las soluciones se refiere a un tipo de soluciones que pueden ser usadas de igual manera cuando se produce un cambio en el entorno y manteniendo su calidad relativa. En el caso de flexibilidad se refiere a la posibilidad de que las soluciones encontradas puedan ser adaptadas sin mayores problemas cuando se produzca un cambio en el entorno. En consecuencia, soluciones robustas y flexibles son altamente deseables en este tipo de contexto. Los problemas de planificación dinámicos en entornos de máquina única, han sido encarados principalmente con Algoritmos Evolutivos [3], [4], [5], [6], [7] y [8]. La metaheurística Ant Colony Optimization (ACO) a través de numerosos enfoques algorítmicos, fue aplicada con éxito para una variedad de problemas de optimización [11], [12], [13], [14], [15], [16] y [17]. Esta línea de investigación, pretende definir los escenarios dinámicos necesarios, para implementar las metaheurísticas ACO y AEs, en diferentes problemas de scheduling para máquina única (Weighted Tardiness, Average Tardiness, Weighted Number of Tardy Job), y realizar un análisis comparativo de la calidad de los resultados obtenidos.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Metaheurística ACO aplicada a problemas de planificación en entornos dinámicos

Las organizaciones industriales frecuentemente están sujetas a diferentes tipos de cambios como pueden ser: que se agregue una nueva tarea, la cancelación de una tarea, la ruptura de una maquina, como así también cambios en los tiempos de procesamiento o de la fecha estimada de terminación de la tarea. Debido a su naturaleza dinámica, los problemas de planificación real son computacionalmente complejos y el tiempo requerido para encontrar una solución óptima se incrementa exponencialmente con el tamaño del problema. Los problemas de planificación se pueden clasificar en: estáticos, donde todas las tareas son conocidas antes del comienzo de la planificación; y dinámicos, en donde sólo el tiempo de comienzo de la tarea es desconocido (dinamismo parcial) ó donde todas las propiedades de las tareas son desconocidas (dinamismo total). Los problemas de planificación (scheduling) estáticos se han abordado a través de distintas metaheurísticas (Simulating Annealing, Tabu Search, Algoritmos Evolutivos y Ant Colony Optimization), pero los problemas de scheduling dinámicos han sido encarados principalmente con Algoritmos Evolutivos, para problemas de job shop y para problemas de máquina única. Una metaheurística particularmente exitosa está inspirada para el comportamiento de las hormigas reales, conocida como la metaheurística Ant Colony Optimization (ACO). Numerosos enfoques algorítmicos basados sobre las mismas fueron desarrollados y aplicados con éxito para una variedad de problemas de optimización. Se pretende a través de esta línea de investigación, realizar un análisis comparativo de los trabajos realizados hasta el momento sobre scheduling dinámico con algoritmos evolutivos para diferentes problemas de máquina única (Weighted Tardiness, Average Tardiness, Weighted Number of Tardy Job), pero abordado con otra metaheurística diferente como es el caso de ACO.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Diseño óptimo de parques eólicos con metaheurísticas poblacionales y técnicas de minería de datos utilizando procesamiento paralelo

El trabajo que se viene realizando en este grupo de investigación, está enfocado al estudio de tres líneas bien definidas en donde se vienen realizando diferentes trabajos. En cuanto a Metaheurísticas, el grupo ha adquirido en los últimos años una importante experiencia, siempre con el fin de producir versiones mejoradas de las mismas respecto a sus capacidades explorativas para su aplicación en muchos campos del mundo real. Asimismo, el campo de Minería de Datos fue incorporado al grupo como objeto de estudio y sus posibles aplicaciones en el último proyecto presentado y actualmente en ejecución cuyo principal objetivo es el uso de metaheurísticas en el campo de minería de datos para mejorar el desempeño de las técnicas de minería de datos o como técnicas de minería de datos en sí. Finalmente, en cuanto a Energía Eólica y la problemática de la instalación de parques eólicos, el grupo ha generado una fluida interacción con integrantes de un grupo de investigación especializados en energías renovables, considerando que los objetivos propuestos pueden ser alcanzados.Eje: Agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informátic

Diferentes heurísticas para la solución de problemas de máquina única en entornos dinámicos

Existen dos conceptos de importancia en el contexto de problemas dinámicos y en particular de scheduling dinámicos: la búsqueda de soluciones robustas y flexibles. El concepto de robustez de las soluciones se refiere a un tipo de soluciones que pueden ser usadas de igual manera cuando se produce un cambio en el entorno y manteniendo su calidad relativa. En el caso de flexibilidad, se refiere a la posibilidad de que las soluciones encontradas puedan ser adaptadas sin mayores problemas cuando se produzca un cambio en el entorno. En consecuencia, soluciones robustas y flexibles son altamente deseables en este tipo de contexto. Para un problema de scheduling se podrían presentar dos niveles de dinamismo: uno de ellos establece un dinamismo en el cual el problema puede ser dividido en varios problemas estáticos, llamado “dinamismo off-line”; el otro nivel de dinamismo apunta a estudiar el comportamiento de un algoritmo cuando se producen cambios en el entorno, pero durante el proceso de búsqueda y se lo denomina “dinamismo on-line”. Los problemas de scheduling off-line han sido estudiados por distintos investigadores usando para su resolución distintas metaheurísticas: Simulating Annealing, Tabu Search, Algoritmos Evolutivos y Ant Colony Algorithms. Pero pocos han encarado los problemas de scheduling on-line; para problemas de job shop y para problemas de máquina única. Este trabajo presenta la línea de investigación a través de la cual se pretende comparar los trabajos realizados hasta el momento sobre scheduling dinámico con algoritmos evolutivos para problemas de máquina única, con otra metaheurística diferentes como es el caso de la Colonia de Hormigas.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Diferentes heurísticas para la solución de problemas de máquina única en entornos dinámicos

Existen dos conceptos de importancia en el contexto de problemas dinámicos y en particular de scheduling dinámicos: la búsqueda de soluciones robustas y flexibles. El concepto de robustez de las soluciones se refiere a un tipo de soluciones que pueden ser usadas de igual manera cuando se produce un cambio en el entorno y manteniendo su calidad relativa. En el caso de flexibilidad, se refiere a la posibilidad de que las soluciones encontradas puedan ser adaptadas sin mayores problemas cuando se produzca un cambio en el entorno. En consecuencia, soluciones robustas y flexibles son altamente deseables en este tipo de contexto. Para un problema de scheduling se podrían presentar dos niveles de dinamismo: uno de ellos establece un dinamismo en el cual el problema puede ser dividido en varios problemas estáticos, llamado “dinamismo off-line”; el otro nivel de dinamismo apunta a estudiar el comportamiento de un algoritmo cuando se producen cambios en el entorno, pero durante el proceso de búsqueda y se lo denomina “dinamismo on-line”. Los problemas de scheduling off-line han sido estudiados por distintos investigadores usando para su resolución distintas metaheurísticas: Simulating Annealing, Tabu Search, Algoritmos Evolutivos y Ant Colony Algorithms. Pero pocos han encarado los problemas de scheduling on-line; para problemas de job shop y para problemas de máquina única. Este trabajo presenta la línea de investigación a través de la cual se pretende comparar los trabajos realizados hasta el momento sobre scheduling dinámico con algoritmos evolutivos para problemas de máquina única, con otra metaheurística diferentes como es el caso de la Colonia de Hormigas.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Técnica de minería de datos y metaheurísticas aplicadas a la explotación eficiente de energía eólica

La presente propuesta involucra tres temáticas principales: Metaheurísticas, Minería de Datos y Energía eólica (problemas asociados a la explotación eficiente de un parque eólico). En el caso de las metaheurísticas, el grupo tiene una amplia experiencia demostrada a través de la sostenida producción científica desde sus inicios en el año 1998, en publicaciones nacionales e internacionales en eventos de reconocida jerarquía, como también varios artículos en revistas. Asimismo, el campo de Minería de Datos fue incorporado al grupo como objeto de estudio y sus posibles aplicaciones en el último proyecto presentado y actualmente en ejecución cuyo principal objetivo es el uso de metaheurísticas en el campo de minería de datos para mejorar el desempeño de las técnicas de minería de datos o como técnicas de minería de datos en sí. Finalmente, sobre la problemática de la instalación de parques eólicos, el grupo ha incorporado dos nuevos integrantes quienes a su vez son integrantes de un grupo de investigación especializado en energías renovables. A partir de una fluida interacción con los mismos, los objetivos propuestos podrán ser alcanzados.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informátic

Técnica de minería de datos y metaheurísticas aplicadas a la explotación eficiente de energía eólica

La presente propuesta involucra tres temáticas principales: Metaheurísticas, Minería de Datos y Energía eólica (problemas asociados a la explotación eficiente de un parque eólico). En el caso de las metaheurísticas, el grupo tiene una amplia experiencia demostrada a través de la sostenida producción científica desde sus inicios en el año 1998, en publicaciones nacionales e internacionales en eventos de reconocida jerarquía, como también varios artículos en revistas. Asimismo, el campo de Minería de Datos fue incorporado al grupo como objeto de estudio y sus posibles aplicaciones en el último proyecto presentado y actualmente en ejecución cuyo principal objetivo es el uso de metaheurísticas en el campo de minería de datos para mejorar el desempeño de las técnicas de minería de datos o como técnicas de minería de datos en sí. Finalmente, sobre la problemática de la instalación de parques eólicos, el grupo ha incorporado dos nuevos integrantes quienes a su vez son integrantes de un grupo de investigación especializado en energías renovables. A partir de una fluida interacción con los mismos, los objetivos propuestos podrán ser alcanzados.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informátic

Metaheurísticas poblacionales y técnica de minería de datos aplicadas a problemas de optimización en energía eólica

La presente propuesta involucra tres temáticas principales: Metaheurísticas, Minería de Datos y Energía eólica. En cuanto a Metaheurísticas, el grupo ha adquirido en los últimos años una importante experiencia, siempre con el fin de producir versiones mejoradas de las mismas respecto a sus capacidades explorativas para su aplicación en muchos campos del mundo real. Asimismo, el campo de Minería de Datos fue incorporado al grupo como objeto de estudio y sus posibles aplicaciones en el último proyecto presentado y actualmente en ejecución cuyo principal objetivo es el uso de metaheurísticas en el campo de minería de datos para mejorar el desempeño de las técnicas de minería de datos o como técnicas de minería de datos en sí. Finalmente, en cuanto a energía eólica y la problemática de la instalación de parques eólicos, el grupo ha generado una fluida interacción con integrantes de un grupo de investigación especializados en energías renovables, considerando que los objetivos propuestos pueden ser alcanzados.Eje: Agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informátic

Algoritmos evolutivos y su aplicabilidad en la tarea de clasificación

En este artículo se describe en forma breve una de las líneas de investigación que se están llevando a cabo en el Laboratorio de Tecnologías Emergentes (LabTEm) sobre Algoritmos Evolutivos y su aplicabilidad como técnica alternativa y/o complementario en tareas de Minería de Datos, especificamente clasificación. Factores como el avance tecnológico asociado al continuo abaratamiento de los costos, hace que los volumenes de datos almacenados crezca exponencialmente. En la actualidad, estamos en una etapa en la que no es fácil visualizar e interpretar los datos que están almacenados. Existen muchos dominios en los cuales la acumulación de datos es altísima y por consiguiente se hace cada vez más difícil poder obetener información relevante para la toma de decisiones basadas en dichos datos. La tarea de Minería de Datos implica ''escabar'' en esa inmensidad de datos, en búsqueda de patrones, asociaciones o predicciones que permitan transformar esa maraña de datos en información útil. En particular esta línea de investigación aplicará Algoritmos Evolutivos en la de la tarea de clasificación.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI