Presentation
Implementación de un algoritmo genético para resolver el problema de programación de proyectos con recursos limitados
Autor
Narváez Molina, Gabriela
Saltos Atiencia, Ramiro
Resumen
Mayoritariamente las empresas de producción industrial y aquellas que brindan servicios de mantenimiento, cotidianamente se enfrentan a un problema de índole operativo que debe ser resuelto por las personas competentes en el menor tiempo posible. Este equipo de trabajo tiene en frente un proyecto que está compuesto por una serie de actividades y procesos que tienen una duración determinada. Las actividades del proyecto consumen los recursos escasos de la compañía y obedecen a una serie de relaciones de precedencia. El equipo de trabajo deberá elaborar una secuencia según la cual se deben ejecutar las diferentes actividades, respetando todas las limitantes consideradas, de tal manera que el tiempo de finalización del proyecto sea el menor posible. Este tipo de problema suele ser conocido en la literatura científica como el Problema de Programación de Proyectos con Recursos Limitados (RCPSP por sus siglas en inglés).
En el primer capítulo daremos a conocer el entorno cambiante sobre el cual se desenvuelven las empresas actualmente, junto con la importancia que tienen los niveles gerenciales en la búsqueda de la mejora continua y en la generación de nuevo conocimiento. Se mencionará qué es un proyecto, cuáles son los elementos que lo componen y se describirá el problema que abordará la presente investigación junto con los objetivos que se esperan alcanzar.
En el segundo capítulo se mencionarán los esquemas algorítmicos y las reglas heurísticas de prioridad usualmente utilizadas para resolver el RCPSP. Luego se abordará la teoría que soporta a los algoritmos genéticos, conoceremos sus ventajas y cuál es su analogía con los problemas de optimización.
En el tercer capítulo se detallan los criterios utilizados para el diseño del algoritmo genético que buscará resolver eficientemente el problema abordado en la presente investigación. Así mismo se menciona otros criterios usualmente utilizados.
En los capítulos siguientes se detalla la codificación del algoritmo genético desarrollado y se realiza un análisis de su eficacia. Finalmente, se presentan las conclusiones y recomendaciones de nuestra investigación.