Repair algorithms and penalty functions to handling constraints in an evolutionary scheduling

Ecosystems are directly and negatively affected by many industrial risky activities such as the oil transportation and exploitation. It is therefore important that oil companies carry out a correct maintenance of their oil fields. In this work we implement in our previously proposed evolutionary optimization tool (called PAE) a set of constraint-handling techniques to solve a constrained version of the maintenance problem. The results and comparisons demonstrated that the proposed repair algorithm required less computational effort (evaluations) with the same quality of solutions for the set of instances used.Presentado en XI Workshop Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Optimización de rutas en el transporte de personas para la pequeña y mediana empresa

El transporte juega un papel importante en las tareas de logística de muchas compañías, ya que normalmente representa un alto porcentaje del valor añadido a los bienes. Por tanto, la utilización de métodos computacionales en el transporte suele producir ahorros sobre su costo total. Varias compañías de transporte utilizan métodos manuales, a veces basados en la experiencia de los expertos, para la planificación de sus operaciones. En otros casos se utilizan reglas heurísticas para mejorar la planificación manual. Sin embargo, solo el uso de modernas técnicas de optimización permite abordar problemas de alta complejidad. El diseño y optimización de rutas utilizando computación inteligente es ventajoso en cualquier ámbito y situación para cualquier tipo de usuario, en especial para las empresas de transporte cuyas pérdidas y ganancias se basan en la distribución óptima tanto del tiempo, como del combustible, que están directamente relacionadas con la distancia recorrida. En el presente trabajo se describe la investigación abordada en el campo de las metaheurísticas para resolver este problema principalmente aplicando algoritmos híbridos basados en el algoritmo genético celular (cGA) y en la optimización basada en colonia de hormigas (Ant Colony Optimization o sus siglas en inglés ACO).Eje: Agentes y Sistemas InteligenciasRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Optimización de rutas en el transporte de personas para la pequeña y mediana empresa

El transporte juega un papel importante en las tareas de logística de muchas compañías, ya que normalmente representa un alto porcentaje del valor añadido a los bienes. Por tanto, la utilización de métodos computacionales en el transporte suele producir ahorros sobre su costo total. Varias compañías de transporte utilizan métodos manuales, a veces basados en la experiencia de los expertos, para la planificación de sus operaciones. En otros casos se utilizan reglas heurísticas para mejorar la planificación manual. Sin embargo, solo el uso de modernas técnicas de optimización permite abordar problemas de alta complejidad. El diseño y optimización de rutas utilizando computación inteligente es ventajoso en cualquier ámbito y situación para cualquier tipo de usuario, en especial para las empresas de transporte cuyas pérdidas y ganancias se basan en la distribución óptima tanto del tiempo, como del combustible, que están directamente relacionadas con la distancia recorrida. En el presente trabajo se describe la investigación abordada en el campo de las metaheurísticas para resolver este problema principalmente aplicando algoritmos híbridos basados en el algoritmo genético celular (cGA) y en la optimización basada en colonia de hormigas (Ant Colony Optimization o sus siglas en inglés ACO).Eje: Agentes y Sistemas InteligenciasRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Optimización de rutas en el transporte de personas para la pequeña y mediana empresa

El transporte juega un papel importante en las tareas de logística de muchas compañías, ya que normalmente representa un alto porcentaje del valor añadido a los bienes. Por tanto, la utilización de métodos computacionales en el transporte suele producir ahorros sobre su costo total. Varias compañías de transporte utilizan métodos manuales, a veces basados en la experiencia de los expertos, para la planificación de sus operaciones. En otros casos se utilizan reglas heurísticas para mejorar la planificación manual. Sin embargo, solo el uso de modernas técnicas de optimización permite abordar problemas de alta complejidad. El diseño y optimización de rutas utilizando computación inteligente es ventajoso en cualquier ámbito y situación para cualquier tipo de usuario, en especial para las empresas de transporte cuyas pérdidas y ganancias se basan en la distribución óptima tanto del tiempo, como del combustible, que están directamente relacionadas con la distancia recorrida. En el presente trabajo se describe la investigación abordada en el campo de las metaheurísticas para resolver este problema principalmente aplicando algoritmos híbridos basados en el algoritmo genético celular (cGA) y en la optimización basada en colonia de hormigas (Ant Colony Optimization o sus siglas en inglés ACO).Eje: Agentes y Sistemas InteligenciasRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Constraints-Handling in an Evolutionary Tool for Scheduling in Oil Wells

Oil exploitation and transportation are very important activities for the economic development of the industrial modern society. However, these activities are generating risks that are translated in accidental or chronic contaminations that directly affect the ecosystem. It is important that oil companies carry out a correct maintenance of their oil fields. In cases of scheduling maintenance of 200 or more oil wells, our so-called PAE, is a tool able to provide a maintenance visit schedule at the right moment. PAE uses an evolutionary algorithm to produce multiple solutions to this problem. In this work, we study the application of different types of penalty functions to a constrained scheduling in oil wells. Details of implementation, results, and benefits are presented.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Metaheurísticas aplicadas de problemas de scheduling con restricciones

La mayoría de los problemas de optimización incluyen restricciones de cierta clase, que constituyen grandes desafíos a la resolución de problemas de optimización. Las restricciones son límites impuestos a las variables de decisión y en general las restricciones son una parte integral de la formulación de cualquier problema. Los problemas de Scheduling consisten en la asignación de tareas a recursos limitados donde ciertos objetivos deben optimizarse y varias restricciones deben cumplirse. La mayoría de los problemas del mundo real tienen varios objetivos que tratamos de optimizar al mismo tiempo. Particularmente, la planificación de las actividades en un yacimiento que requiere de un proceso altamente complejo e implica un número considerable de actividades sujetas a restricciones. Las actividades en los pozos WAS (en inglés, Well Activity Scheduling) se ocupa de la coordinación para formar así cronogramas de actividades que deben cumplir un conjunto de restricciones. Este proyecto propone desarrollar algoritmos metaheurísticos, que incorporen heurísticas y reglas de despacho que sean competitivas con los algoritmos del estado del arte. Los enfoques propuestos tomarán como base metaheurísticas tales como cGA (celullar Genetic Algorithm) y técnicas de manejo de restricciones tales como funciones de penalidad y algoritmos de reparación.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Uso de metaheurísticas para el diseño de coberturas con radio frecuencia aplicadas a la telesupervisión de yacimientos petroleros

El petróleo es la base de energética más importante de nuestra sociedad. Su obtención, involucra una serie de etapas, donde la extracción y el transporte son de extrema criticidad por su elevado costo y los posibles daños medio ambientales. La supervisión y el control en estas dos etapas son fundamentales y la tecnología es la piedra angular para cumplir los objetivos de producción y medio ambiente. Los sistemas SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition), se distribuyen en puntos estratégicos dentro de los yacimientos, para monitorear de forma automática las variables del proceso de extracción y transporte y detectar los posibles puntos de falla. La interacción entre el usuario y el sistema es mediante la interfaz HMI (Human Machine Interface) Para lograr la comunicación entre tanta cantidad de dispositivos (miles de pozos petroleros por yacimiento) se necesita una cobertura de comunicaciones muy eficiente y la capacidad de procesar datos con un tiempo de respuesta adecuado. El objetivo de esta línea de investigación es realizar el análisis, estudio e implementación de metaheurísticas, utilizando paralelismo y un modelo de propagación de radio frecuencia real, en yacimientos petroleros en la zona norte de la provincia de Santa Cruz, Argentina.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Repair algorithms and penalty functions to handling constraints in an evolutionary scheduling

Ecosystems are directly and negatively affected by many industrial risky activities such as the oil transportation and exploitation. It is therefore important that oil companies carry out a correct maintenance of their oil fields. In this work we implement in our previously proposed evolutionary optimization tool (called PAE) a set of constraint-handling techniques to solve a constrained version of the maintenance problem. The results and comparisons demonstrated that the proposed repair algorithm required less computational effort (evaluations) with the same quality of solutions for the set of instances used.Presentado en XI Workshop Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Algoritmo evolutivo para la planificación dinámica del mantenimiento de locaciones petroleras

En este artículo se describe en forma breve una de las direcciones de investigación que en la actualidad se están desarrollando dentro de la línea de investigación “Metaheurísticas” del Laboratorio de Tecnologías Emergentes (LabTEm). El objetivo principal de esta línea es la continuación y profundización del estudio de las MHs en general y las técnicas evolutivas en particular, tema sobre el cual el grupo de investigación ha adquirido en los últimos años una importante experiencia. Actualmente se esta trabajando sobre una aplicación denominada PAE encargada de realizar la planificación y replanificación dinámica del mantenimiento preventivo de locaciones petroleras, incorporando restricciones en las visitas de mantenimiento, múltiples equipos de mantenimiento y aprendizaje de contingencias en el mantenimiento.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Algoritmo CHC aplicado a la optimización de coberturas de señales de radio frecuencia en comunicaciones inalámbricas en locaciones petroleras

La difusión de los servicios de comunicación inalámbricos (teléfono, internet, etc.) está creciendo continuamente en estos días. Desafortunadamente, el costo de los equipos para proporcionar el servicio con la calidad adecuada es alta. Por lo tanto, la selección de un conjunto de puntos geográficos que permiten la cobertura óptima de una señal de radiofrecuencia, reduciendo al mínimo el uso de los recursos es esencial. A esta tarea se la denomina diseño de red de radio (siglas RND del inglés Radio Network Design) y es un problema NP-duro, por lo que el uso de las metaheurísticas es un enfoque viable para su resolución. Las metaheurísticas son métodos que integran procedimientos de mejora local y estrategias de alto nivel para realizar una búsqueda robusta en el espacio del problema. Enfoques avanzados del algoritmo CHC (Cross generational elitist selection Heterogeneous recombination Cataclysmic mutation algorithm) son aplicados a la optimización de coberturas eficientes de señales de radio frecuencia en comunicaciones inalámbricas en locaciones petroleras.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI