Una representación generalizada en algoritmos evolutivos para una amplia variedad de problemas de scheduling

Abstract

El problema general de scheduling representa un gran desafío computacional dado que es un problema inherentemente difícil. Para su resolución, existe una gran variedad de enfoques cuya efectividad depende del tipo, tamaño y otras características del problema de scheduling. Tales enfoques incluyen métodos tradicionales de investigación operativa, búsqueda local y sus diferentes versiones (por ejemplo, simulated annealing y tabu search) y diversas metaheurísticas bio-inspiradas tales como computación evolutiva y ant colony optimization, entre otras. La propuesta aquí planteada se centra en la descripción de una representación válida para una gran variedad de clases de problemas de scheduling, la cual es potencialmente apta para ser utilizada en el diseño de algunas metaheurísticas, en particular, algoritmos evolutivos.