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TIN2015-65460-C2-2-P

Financiado

DISEÑO, IMPLEMENTACION Y EXPLOTACION DE TECNICAS HEURISTICAS AVANZADAS

ESTE PROYECTO SE PRESENTA COMO UNA CONTINUACION DE DIETHA (TIN2012-35632-C02-02), EN ESTA NUEVA EDICION, SE ABORDAN SEIS FAMILIAS DISTINTAS DE PROBLEMAS DE OPTIMIZACION: (I) PROBLEMAS DE LOCALIZACION, (II) PROBLEMAS DE CLUSTERING,... ver más

01/01/2015

URJC

66K€

Presupuesto del proyecto: 66K€

Líder del proyecto

Universidad Rey Juan Carlos No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 1102

Ver Participantes

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2015-01-01

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Participantes

URJC

Lider

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Líder del proyecto

Universidad Rey Juan Carlos

Total investigadores 1102

Presupuesto del proyecto 66K€

Descripción del proyecto ESTE PROYECTO SE PRESENTA COMO UNA CONTINUACION DE DIETHA (TIN2012-35632-C02-02), EN ESTA NUEVA EDICION, SE ABORDAN SEIS FAMILIAS DISTINTAS DE PROBLEMAS DE OPTIMIZACION: (I) PROBLEMAS DE LOCALIZACION, (II) PROBLEMAS DE CLUSTERING, (III) DISEÑO DE REDES OPTICAS (IV) OPTIMIZACION DE HARDWARE, (V) AGRUPACION DE PEDIDOS EN ALMACENES, Y (VI) ENERGIAS RENOVABLES, DENTRO DE CADA FAMILIA, SE ABORDARA UN MINIMO DE TRES PROBLEMAS DE OPTIMIZACION DISTINTOS, ESTOS SE SE HAN ELEGIDO ATENDIENDO TANTO A SU APLICACION PRACTICA (COMO VIENE AVALADO POR LAS EMPRESAS INTERESADAS EN LOS RESULTADOS DEL PROYECTO) COMO A SU INTERES CIENTIFICO (ACTUALMENTE ESTAN SIENDO ABORDADOS POR UN NUMERO CONSIDERABLE DE INVESTIGADORES), ADICIONALMENTE, ESTOS PROBLEMAS SE CARACTERIZAN POR SER UN RETO PARA LAS METODOS DE RESOLUCION ACTUALES, COMO METODOLOGIA DE RESOLUCION SE CONSIDERARAN LOS PROCEDIMIENTOS METAHEURISTICOS, ESTE TERMINO FUE ORIGINALMENTE ACUÑADO POR FRED GLOVER EN EL AÑO 1986 Y DESCRITO COMO "ESTRATEGIAS DE ALTO NIVEL QUE GUIAN Y MODIFICAN A OTRAS HEURISTICAS SUBORDINADAS CON EL OBJETIVO DE ENCONTRAR SOLUCIONES DE MAYOR CALIDAD QUE LOS OPTIMOS LOCALES ENCONTRADOS POR LOS METODOS CLASICOS", ESTAS TECNICAS CONSTITUYEN UNA FAMILIA MUY DIVERSA DE ALGORITMOS DE OPTIMIZACION, ENTRE LOS QUE SE PUEDEN DESTACAR LOS ALGORITMOS EVOLUTIVOS, LA BUSQUEDA TABU, LA BUSQUEDA DE VECINDAD VARIABLE O GRASP, POR CITAR ALGUNOS DE LOS MAS CONOCIDOS, PARA CADA PROBLEMA, DENTRO DE LAS FAMILIAS ABORDADAS, SE PROPONDRA LA METAHEURISTICA MAS ADECUADA ATENDIENDO A SU MODELADO, PARA ELLO, LA ESTRATEGIA SE BASARA EN TRES PILARES FUNDAMENTALES: EL PRIMERO ES EL DISEÑO DE ESTRATEGIAS NOVEDOSAS BASADAS EN EL USO DE MEMORIA (ADAPTIVE MEMORY PROGRAMMING) QUE PERMITAN OBTENER SOLUCIONES DE ALTA CALIDAD Y QUE, A SU VEZ, PERMITAN SU EXTRAPOLACION A OTROS PROBLEMAS RELACIONADOS, EL SEGUNDO ES LA IMPLEMENTACION EFICIENTE Y FLEXIBLE DE DICHAS ESTRATEGIAS, APROVECHANDO LAS NUEVAS CARACTERISTICAS DE LOS LENGUAJES DE PROGRAMACION, LOS MICROPROCESADORES MULTI-CORE Y LA EXPLORACION DE LAS VENTAJAS QUE OFRECE LA IMPLEMENTACION DE ESTAS TECNICAS EN LA NUBE, EL TERCER PILAR ES LA EXPLOTACION, A TRAVES DE UNA PLATAFORMA PARA LA GESTION INTEGRAL DE LOS PROBLEMAS ABORDADOS Y UNA APLICACION QUE PERMITA PONER EN PRODUCCION ALGUNO DE LOS ALGORITMOS DESARROLLADOS DURANTE LA EJECUCION DEL PROYECTO, EN LAS EMPRESAS CON LAS QUE LOS PETICIONARIOS DEL PROYECTO COLABORAN,,TODOS ESTOS PROBLEMAS Y ALGORITMOS SE INTEGRARAN EN LA HERRAMIENTA OPTSICOM OPTIMIZATION SUITE, DESARROLLADA EN EL PROYECTO (TIN2012-35632-C02-02), EN ESTA EDICION SE PROPONEN TRES MEJORAS FUNDAMENTALES, A SABER: USO EFICIENTE DE RECURSOS (UTILIZANDO LA INFRAESTRUCTURA DE LA COMPUTACION EN LA NUBE), MEJORA EN LA COMPRESION DE COMO FUNCIONAN LOS ALGORITMOS (UTILIZANDO TECNICAS DE VISUALIZACION DE SOFTWARE), Y MEJORA DE LAS METODOLOGIAS UTILIZADAS PARA LA COMPARACION DE ALGORITMOS (INTEGRANDO ANALISIS ESTADISTICO EN EL FLUJO DE TRABAJO DE LA INVESTIGACION), INTELIGENCIA ARTIFICIAL\METAHEURISTICAS\MEMORIA\OPTIMIZACIÓN

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