Sistemas meta-heurísticos para resolver problemas de optimización

Abstract

Esta línea de investigación se centra en el diseño y el desarrollo de algoritmos heurísticos y metaheurísticos que resuelvan problemas de optimización. En particular se pondrá especial énfasis en problemas tales como: el de corte y empaquetado y el de ruteo vehicular. Tanto la optimización de la planificación de recursos como la de generación de patrones de cortes, reducen significativamente los costos de los distintos recursos involucrados. Otro problema atacado es el de secuenciamiento genético, específicamente el de ensamblado de fragmentos de ADN (ácido desoxirribonucleico). Donde los volúmenes y la variedad de la información generada han crecido inconmensurablemente, hecho provocado por los importantes avances dados en la biología molecular y las técnicas subyacentes. Por lo tanto se necesitan de métodos de optimización que permitan estudiar la información funcional y estructural de una secuencia desconocida de ADN. Las metaheurísticas y las técnicas modernas de la inteligencia artificial han sido juzgadas o evaluadas como eficientes por la comunidad científica, ya que con un esfuerzo limitado se pueden alcanzar buenos resultados con gran versatilidad. En la actualidad dos de las ramas con más éxito para diseñar meta-heurísticas, y dar solución a estos problemas, son la hibridación y el paralelismo.