Resumen:
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[ES] En este proyecto se plantea el diseño, desarrollo e implementación de un
sistema capaz de resolver el ampliamente conocido problema de asignación de
turnos de forma genérica, adaptable y en tiempos computacionalme ...[+]
[ES] En este proyecto se plantea el diseño, desarrollo e implementación de un
sistema capaz de resolver el ampliamente conocido problema de asignación de
turnos de forma genérica, adaptable y en tiempos computacionalmente
tratables con el fin de poder aplicarlo en distintos entornos y ajustándose a las
necesidades concretas de cada posible escenario. El sistema desarrollado
permite considerar diversos tipos de turnos, restricciones generales y específicas
de asignación, y diversos criterios de optimización.
Dado el alto coste computacional y las complejidades espacial y temporal a
las que nos enfrentamos en la resolución de este problema característico de
entornos empresariales con amplias plantillas, se plantea una solución mediante
técnicas de inteligencia artificial. El método computacional desarrollado, basado
en técnicas heurísticas y metaheurísticas, permite converger y obtener
soluciones razonablemente optimizadas en un tiempo aceptable sin necesidad
de explorar todo el espacio de búsqueda.
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[EN] In this project, we propose the design and implementation of a system able to
solve the well known staff rostering problem in a generic and adaptable way
and fitting computationally tractable times, in order to being ...[+]
[EN] In this project, we propose the design and implementation of a system able to
solve the well known staff rostering problem in a generic and adaptable way
and fitting computationally tractable times, in order to being able to adapt it in
different environments and matching the different needs of any entity that use
this system. The developed system is able to work with different types of turns,
general and specific constraints and multiple optimization criteria.
Due to the high computational costs and to the spatial and time complexity
that we have to deal with in the resolution of this distinctive problem of business
environments with huge amount of staff, we expose a solution based on
Artificial Intelligence techniques, specifically, guided searches and heuristics
that converge in a reasonable time without exploring the complete search space.
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