Metaheurísticas en Ingeniería
- 1A. ed
- ESPAÑA DEXTRA 2020
- 113 18.5
Presentación. . -- 1. Ingeniería de Organización Industrial . -- 2. Selección de Problemas Combinatorios en Ingeniería Industrial . -- 2.1. Problemas de Asignación de Recursos . -- 2.2. Problema del Viajante . -- 2.3. Problema del Conjunto de Cobertura . -- 2.4. Problema de la Mochila . -- 2.5. Problema del Corte Unidimensional de Piezas . -- 2.6. Problema del Lote Dinámico . -- 2.7. Problema del Encapsulamiento de Combustible Nuclear Gastado. . -- 2.8. Problemas de Equilibrado de Líneas de Montaje de Modelos Mixtos. . -- 2.9. Relación Entre Equilibrado y Secuenciación en Líneas de Montaje . -- 2.10. Problema de la Variación de las Tasas de Producción . -- 2.11. Problema de la Variación de las Tasas de Consumo de Integrantes . -- 2.12. Problema de la Secuencia de Vehículos . -- 2.13. Problema de la Secuencia con Mínima Sobrecarga de Trabajo . -- 2.14. Problema de Programación del Taller de Flujo con Trabajos Replicados . -- 3. Heurísticas y Problemas Combinatorios . -- 3.1. Complejidad de los Problemas Combinatorios . -- 3.2. Uso de Heurísticas . -- 3.3. Practicidad de los Métodos Heurísticos . -- 3.4. Características de las Heurísticas . -- 3.4.1. Módulo A. Construcción de una Solución . -- 3.4.2. Módulo B. Toma de Decisiones Determinista y Probabilista . -- 3.4.3. Módulo C. Espacio de Exploración de Componentes o de Reglas Heurísticas. . -- 3.4.4. Módulo D. Estrategias de Exploración de Intensificación y Diversificación . -- 3.4.5. Módulo E. Escape de Óptimos Locales . -- 3.4.6. Modulo F Incorporación de Memoria Algorítmica . -- 3.4.7. Módulo G. Utilización de Poblaciones: Tamaño de la Población Cambiante . -- 3.4.8. Módulo H. Fuente de Inspiración . -- 4. Búsqueda Local 4.1. Preliminares 4.2. Elementos de la Búsqueda Local. 4.3. Búsqueda Aleatoria Pura (Pure Random Search) 4.4. Algoritmo Exhaustivo de Descenso (Best Improvement) 4.4.1. Condición de Finalización del Algoritmo 4.4.2. Hibridación: Asistencias Mixtas con Búsqueda Local 4.4.3. Tamaño de los Vecindarios. 4.4.4. Otras Variantes de Búsqueda Local 4.5. Algoritmo no Exhaustivo de Descenso (First Improvement) 5. Grasp: Procedimiento de Búsqueda Adaptativo Aleatorizado Voraz 5.1. Elementos de Gras 5.2. Extensiones de Grasp 5.2.1. Fundamentos 5.2.2. Procedimiento Heurístico Voraz Parametrizado: Hvp 6. Recocido Simulado (Simulated Annealing) 6.1. Origen y Formalización 6.2. Mecanismo de Aceptación de Soluciones Tentativas 7. Búsqueda Tab (Taboo Searucih) 7.1. Origen y Formalizacion 7.2. Características de Búsqueda Tabú. 7.2.1. Solución Inicial 7.2.2 la Lista Tabú 7.2.3 el Nivel de Aspiración 7.2.4. Sobre la Exploración de Vecindarios y el Tiempo Computacional 7.2.5. Sobre la Memoria a Medio y Corto Plazo 7.2.6. Sobre las Estrategias de Intensificación y Diversificación 7.2.7. Condición de Fin del Algoritmo 8. Algoritmos Genéticos (Genetic Algorithms) 8.1. Introducción y Formalizacion 8.2. Selección de Soluciones. 8.3. Cruzamiento de Soluciones 8.3.1. Cruzamiento por un Punto (One-Point Crossover) 8.3.2. Cruzamiento por Dos Puntos (Two-Point Crossover) 8.3.3. Cruzamiento por Orden de Genes (Ox: Order Crossover).8.3.4. Cruzamiento por Emparejado Parcial (Pmx: Partially-Matched Crossover) 8.5. Mutación de una Solución... 8.6. Regeneración de una Población...8.6. Definición de Parámetros.8.7. Algoritmos Meméticos 9. Algoritmos de Hormigas 9.1. Preliminares 9.2. Optimización Combinatoria con Colonias de Hormigas Artificiales 10. Programación Dinámica Acotada. 10.1. Preliminares 10.2. Grafo de Estados Asociado a Problemas Combinatorios Secuenciales. . -- 10.2.1. Grafo Asociado al Problema del Viajante 10.2.2. Grafo Asociado al Problema de la Variación de las Tasas de Producción 10.2.3. Grafo Asociado al Problema de la Variación del Consumo 10.3. Optimización Combinatoria con Programación Dinámica Acotada 10.3.1. Catarsis de Estados en el Grafo G=M, U, Cv,C U) 10.3.2. Selección de Estados en el Grafo G=M, U, Cv, Cu) 10.3.3. Descripción del Algoritmo 11. Hiperheurísticas. 11.1. Preliminare 11.2. Formalización....... 11.3. Generación de la Población Inicial 11.4. Cruzamiento de Heurísticas 11.5. Mutación de una Heurística 11.6. Selección y Regeneración de Heurísticas 11.7. Otras Variantes de Hiperheurísticas. Conclusiones. Problemas Casos Bibliografia
ORGANIZACIÓN INDUSTRIAL PROBLEMAS EN INGENIERÍA INDUSTRIAL HIPERHURÍSTICAS