Problemas de rutas con carga y descarga en sistemas lifo: soluciones exactas

En el trabajo se propone una estrategia para desarrollar algoritmos exactos para el problema de carga y descarga (PDP) con un solo vehículo sin restricciones de capacidad en sistemas de descarga lifo, -es decir, en cada momento solo se puede descargar la ultima mercancía que ha entrado en el vehículo de entre todas las que se encuentran en el-, a partir de algoritmos branch & bound para el problema del viajante asimétrico (ATSP). Para ello se introducen en estos últimos una serie de modificaciones: inicialmente se incorporan un conjunto de procedimientos de filtrado para evitar, en cada vértice del árbol de búsqueda, la selección de arcos que vayan a dar lugar a soluciones no factibles ; posteriormente se restringe dicho criterio de selección. Con estas modificaciones se consigue rebajar enormemente el tiempo de computación empleado para solucionar este problema en ordenadores personales. Este trabajo supone una ampliación de los realizados por Pacheco, (1994), y Pacheco y otros, (1.994 pp. 184-201), recientemente sobre este problema

Modelo real de planificación y rutas bi-objetivo. Equilibrio entre costes y preferencias de clientes

En este trabajo se ha desarrollado una metodología ad hoc basada en Búsqueda Tabú para la resolución de un problema bi-objetivo en el contexto del PVRP (Periodic Vehicle Routing Problem). El problema consiste en diseñar las rutas diarias de una empresa de análisis químicos de Salamanca a lo largo de un horizonte de planificación y la asignación de los calendarios de visita a sus clientes. El objetivo es doble: reducción de los costes y reducción de las modificaciones sobre los calendarios actuales de los clientes. Desde el punto de vista metodológico, la estrategia empleada para la resolución de este nuevo modelo es una adaptación del procedimiento MOAMP (MultiObjective Adaptative Memory Procedure) desarrollado por Caballero et al (2013) para problemas multiobjetivo. Con el fin de examinar la ‘bondad’ de los resultados obtenidos, se comparan los mismos con una adaptación de un algoritmo de referencia como es NSGA-II (Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm). Para ello se ha tomado una instancia con datos reales y se han generado otras instancias basadas en estos datos (instancias seudo reales). La conclusión final es que la estrategia MOAMP obtiene curvas de eficiencia más densas y pobladas que las obtenidas con NSGA-II. Además, todas las soluciones obtenidas con NSGA-II son dominadas por soluciones MOAMP

Problemas de rutas con ventanas de tiempo y carga y descarga simultánea: diseño de filtros en algoritmos de intercambio (caso de un vehículo)

En este trabajo se propone un método para diseñar algoritmos para el problema de rutas de vehículos con ventanas de tiempo, y con carga y descarga simultanea (vrptw mixto), basados en las conocidas técnicas de mejora o intercambio r-optimos. Este método consiste en incorporar un mecanismo que filtre los intercambios que van a dar lugar a rutas factibles. El resultado es que el chequeo de los intercambios factibles de esta forma va a ser mucho más rápido que el realizarlo uno por uno, a la vista de los resultados computacionales. En este trabajo se adapta este método al algoritmo de or, consiguiéndose ahorros porcentuales considerablemente

Análisis de algunas metaheurísticas creadas a partir de “Optimización Gravitatoria”

In this work we propose a new metaheuristic for global optimization of nonlinear functions, some multimodal. This metaheuristic arises from de union of two algorithms: the first, "Optimising Gravity", sees the solution space analogous to the relativistic space-time, in which the metric is modified by the different particles embedded in it. In the heuristic the role of the gravitational pull is played by the objective function, the optimum would be at the point where the greatest mass is. As this position is unknown, it is necessary to measure the change of geometry; the same as in general relativity the change in geometry leads to the greater mass in the heuristic leads to the global optimum. The second algorithm is the known Nelder-Mead simplex that consists on, starting from an initial nondegenerate simplex in the solution space, change the polyhedron in order to optimize the objective function.En este trabajo proponemos una nueva metaheurística para obtener óptimos globales de funciones no lineales, algunas multimodales. Dicha metaheurística surge uniendo dos algoritmos: el primero,“Optimización Gravitatoria”, concibe el espacio de soluciones análogamente al espacio-tiempo relativista, en el que la métrica es modificada por las diferentes partículas en él inmersas. En la heurística el papel de la atracción gravitatoria lo juega la función objetivo; el óptimo se encontraría en el punto donde se encuentre la mayor masa. Como esta posición se desconoce, se procede a medir la variación de la geometría; tal como en relatividad general la variación de la geometría nos lleva a la mayor masa, en la heurística nos conduce al óptimo global. El segundo algoritmo es el conocido simplex de Nelder-Mead que consiste en, partiendo de un simplex no degenerado inicial en el espacio de soluciones, variar dicho poliedro para optimizar la función objetivo

“Optimización gravitatoria” y “Optimización por enjambre de partículas". Comportamiento en funciones no-lineales

We propose two different heuristics for obtaining global optimum of several nonlinear functions, some multimodal. One of them is based on the optimization strategy called Space Gravitational Optimization where the solution space is seen as the relativistic space-time, in which the metric is modified by the gravitational field generated by the different particles embedded in it. The role of the gravitational pull is played by the objective function; the best would be in the hypothetical point where the greatest mass lies. As this position is unknown, it’s necessary to measure the change of geometry. In the same way as in general relativity the change in geometry leads us to discover the largest mass, in this heuristic leads us to the global optimum. The second heuristic is well known as Particle Swarm Optimization, in it the particles will move guided by the effect of inertia and the attraction of leading members.Proponemos dos heurísticas para obtener óptimos globales de varias funciones no lineales, algunas multimodales. Una de las heurísticas está basada en la estrategia denominada Optimización Gravitatoria; en ella se concibe el espacio de soluciones análogamente al espacio-tiempo relativista, en el que la métrica es modificada por el campo gravitatorio generado por las diferentes partículas en él inmersas. En ella, el papel de la atracción gravitatoria lo juega la función objetivo; el óptimo se encontrará en el punto donde se encuentre la mayor masa. Como esta posición se desconoce, mediremos la variación de la geometría; Igual que en relatividad general la variación de la geometría nos lleva a descubrir la mayor masa, en la heurística nos conduce al óptimo global. La segunda heurística es conocida como Optimización por Enjambre de Partículas; en ella las partículas se mueven por la inercia y la atracción de sus líderes

Uso del metaheurístico GRASP en la construcción de árboles de clasificación

This paper proposes a new method for constructing binary classification trees. The aim is to build simple trees, i.e. trees which are as uncomplicate as possible, thereby facilitating interpretation and favouring the balance between optimization and generalization in the test data sets. The proposed method is based on the metaheuristic strategy known as GRASP in conjunction with optimization tasks. Basically, this method modifies the criterion for selecting the attributes that determine the split in each node. In order to do so, a certain amount of randomisation is incorporated in a controlled way. We compare our method with the traditional method by means of a set of computational experiments. We conclude that the GRASP method (for small levels of randomness) significantly reduces tree complexity without decreasing classification accuracy.En este trabajo se propone un nuevo método para la construcción de árboles binarios de clasificación. El objetivo es la construcción de árboles sencillos, es decir, con la menor complejidad posible, lo cual hace que sean de fácil interpretación y propicia el equilibrio entre optimización y generalización en los conjuntos test. El método propuesto se basa en la estrategia metaheurística GRASP usada en la literatura en problemas de optimización. El método básicamente modifica la forma de elección del atributo que determina la partición en cada nodo. Para ello incorpora aleatoriedad de forma controlada. A través de una serie de experimentos computacionales se compara nuestro método GRASP con la forma tradicional de seleccionar atributos. Se puede concluir que nuestro método GRASP, con pequeños niveles de aleatoriedad, consigue árboles significativamente menos complejos que los obtenidos con la forma tradicional

Monitoring of the evolution of human chronic wounds using a ninhydrin-based sensory polymer and a smartphone

The healing processes in cutaneous wounds, i.e., chronic wounds, represent a health problem affecting 1–2 % of the population. The evaluation of these wounds is mainly based on subjective parameters, although there is a medical consensus on protease activity as the best marker for healing disorders. Here we show the correlation of the amino acid concentration on chronic wounds and with their evolution, and the development of a test kit to straightforward determining this evolution. Our test kit is a colorimetric sensory polymer film that change its colour upon contacting amino acids. The kit allows for the quantification of the overall amino acid concentration by simply analysing the colour definition parameters of the sensory film obtained from of a photograph taken with a smartphone. We analysed with the kit the amino acid concentration of human chronic wounds of 34 patients and we mathematically demonstrate that there is a correlation with the amino acid concentration, related with the protease activity, and the evolution of the wound’s diagnoses. This kit can help diagnosis of human chronic wounds, usually evaluated and treated along time by different physicians, or even by different medical teams, providing an analytical tool not subjected to subjective evaluation.Spanish Ministerio de Economía, Industria y Competitividad (MAT2017-84501-R and ECO2016-76567-C4-2-R) and the Consejería de Educación, Junta de Castilla y León (BU306P18 and BU071G1