Nuevos métodos meta heurísticos para la asignación eficiente, optimizada y robusta de recursos limitados

Abstract

Los problemas de optimización y satisfacción de restricciones son extraordinariamente complejos y variados. Al mismo tiempo, son problemas de alto interés, tanto en el aspecto científico-técnico como en el aplicado. Por ello, poder disponer de soluciones algorítmicas eficientes y flexibles supone un alto valor añadido en muy diferentes entornos de aplicación. Entre los problemas más típicos se encuentran los problemas de scheduling o asignación temporal de recursos. Esta clase de problemas implican la ejecución de acciones que requieren recursos cuya disponibilidad está limitada y por tanto deben asignarse de modo eficiente Dentro de la amplia variedad de los problemas de scheduling, destaca el problema de programación de proyectos con recursos limitados. Dicho problema considera un conjunto de actividades relacionadas entre si mediante relaciones de precedencia, un conjunto de recursos con un límite en su disponibilidad y un conjunto de medidas de desempeño. El objetivo es obtener la mejor manera de asignar dichos recursos a las actividades, de tal manera que se optimice la medida de desempeño. Se han publicado muchos y diversos trabajos en relación al problema estándar de programación de proyectos con recursos limitados(RCPSP), el cual incluye un único modo de ejecución de las actividades que le conforman, abordando su solución con métodos exactos y métodos aproximados. En cuanto al problema que considera la posibilidad de que cada actividad se ejecute en uno de varios posibles modos (MRCPSP), su estudio no es tan amplio como el del caso anterior. El objetivo de esta tesis es proponer, diseñar y desarrollar nuevos métodos metaheurísticos para obtener una asignación optimizada de recursos en este complejo problema de scheduling. Para el caso del RCPSP, hemos seguido un proceso de refinamiento para la propuesta de una heurística y un algoritmo genético utilizando de manera selectiva el método de mejora de programaciones factibles FBI.