dc.creatorEcheverri Patiño, Luis Alfredo
dc.date2017-11-01T14:34:21Z
dc.date2017-11-01T14:34:21Z
dc.date2011
dc.date2017-11-01
dc.date.accessioned2023-09-07T15:30:50Z
dc.date.available2023-09-07T15:30:50Z
dc.identifier9789588436715
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/10819/4807
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8734389
dc.descriptionEl libro del profesor Luis Alfredo Echeverri tiene su esencia en la investigación de operaciones, que tuvo su mayor impulso en 1950 con el avance de las computadoras, y se centró en temas de confiablidad y optimización, incluyendo en estos metaheurísticas e inteligencia artificial, en que la idea de un óptimo no es adecuada si se trata de generar soluciones mejoradas que sean viables. El presente texto nos lleva por una historia detallada de los avances en modelación, métodos y herramientas de software para la toma de apropiadas decisiones, desde la optimización clásica de obtención de máximos y mínimos de funciones continuas hasta la programación lineal simple y multiobjetivo, la programación dinámica, entre otros tópicos, así como los desarrollos en el campo de la modelación probabilística. El autor aclara que los desarrollos metaheurísticos son generales, y no concebidos como métodos para resolver una situación específica. El objetivo es explorar estrategias para orientar los procesos de búsqueda con algoritmos aproximados y no determinísticos, que incorporen mecanismos para evitar óptimos locales propios de la optimización clásica. Igualmente, se plantea en el sector de las confecciones un problema de ruteo de vehículos (VRP) con ventanas de tiempo en un contexto multiobjetivo, con una solución inspirada en un sistema de colonia de hormigas, la cual es una metaheurística para problemas de optimización combinatoria, y deja ver las múltiples variantes, como por ejemplo, las ventanas de tiempo y ruteo con recogida y entrega.
dc.descriptionUniversidad de San Buenaventura, Cali
dc.formatpdf
dc.format169 páginas
dc.formatRecurso en linea
dc.formatapplication/pdf
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad de San Buenaventura - Cali
dc.publisherIngenierias
dc.publisherCali
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
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dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
dc.source- Alonso, S., et al. "Análisis de distintas vertientes para la paralelización de los algoritmos de optimización basada en colonias de hormigas". Actas del Segundo Congreso Español de Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados (MAEB03), pp. 160-167, Gijón, 2003. – Bonabeau, E.; Dorigo , M., y Theraulaz , G. (1999). Swarm intelligence: From natural to artificial systems. Oxford University Press, New York, NY. – Clarke, G. y Wright , W. (1964). Scheduling of vehicles from a central depot to a number of delivery points. Operations research 12. pp.568–581 – Coello, C. (1999). A comprehensive survey of evolutionary- based multiobjective optimization techniques, knowledge information systems, Vol. 1, No. 3, pp. 129-156. – Cordón, O.; Fernández de Viana , I. y Herrera , F. (2002)."Analysis of the best-worst ant system and its variants on the QAP". En: M.Dorigo; G. Di Caro y M. Sampels, editores, Proceedings of ANTS2002 - From ant colonies to artificial ants: Third International Workshop on Ant Algorithms, volume 2463 of Lecture Notes in Computer Science, pp. 228-234. Springer-Verlag, Berlín, Alemania. – Cordón, O.; Herrera , F. y Moreno , L. (1999). "Integración de conceptos de computación evolutiva en un nuevo modelo de colonias de hormigas". VIII Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial, (Seminario Especializado en Computacion Evolutiva), Murcia (España), Vol. II, pp. 98-105. – Dantzig, G.; Fulkerson , D. y Johnson , S. (1954). Solution of a large scale traveling salesman problem. Operations research 2. pp. 393–410. – Dantzig, G. y Ramser , J. (1954). The truck dispatching problem. Management science 6. pp. 80–91 – Díaz, A., et al. (1996). Optimización heurística y redes neuronales. Madrid: Paraninfo. – Dorigo, M.; Di Caro , G. y Gambardella , L. M. (1999). "Antalgorithmsfordiscreteoptimization". Artificial Life, 5: 2, pp. 137-172. – Dorigo, M. y Stützle , T. (2003). "The ant colony optimization metaheuristic: Algorithms, applications and advances". En: F. Glover and G. Kochenberger, editores, Handbook of metaheuristics, pp. 251-285. KluwerAcademicPublishers, 2003. – Fernández, J. y Baran , B. (2005). Equipo de algoritmos evolutivos multiobjetivo paralelos. Asunción: Universidad Nacional de Asunción. http://www.cnc.una.py/cms/invest/download.php?id=181909, 112,4 consulta: 2011, Mayo 3. s/n – Gambardella , L. M.; Taillard , È. D. y Agazzi , G. (1999). "MACS-VRPTW: A multiple ant colony system for vehicle routing problems with time windows". En: D. Corne, M. Dorigo y F. Glover, editores, New Ideas in Optimization, pp. 63-76. London, UK: McGraw Hill, London. – Goss, S., et al. (1989). Self-organized shortcuts in the argentine ant. Naturwissenschaften, 76:579-581. – Hillier, F. S. y Lieberman , G. J. (2006). Introducción a la investigación de operaciones (Octava edición). México: McGraw Hill. – Holland, J. (1975). Adaptation in natural and artificial systems. University of Michigan Press, Ann Arbor. – Martínez, E. y Escudey , M. (1998). Evaluación y Decisión Multicriterio Alonso , S., et al. "Análisis de distintas vertientes para la paralelización de los algoritmos de optimización basada en colonias de hormigas". Actas del Segundo Congreso Español de Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados (MAEB03), pp. 160-167, Gijón, 2003. – Mathur , K. y Solow , D. (1996). Investigación de operaciones. El arte de la toma de decisiones. México: Prentice-Hall Hispanoamericana, S. A. – Michel , R. y Middendorf , M. (1998). "An island model based ant system with lookahead for the shortest supersequence problem". En: A.E. Eiben, T. Bäck, M. Schoenauer, y H.-P. Schwefel, editores, Proceedings of PPSN-V, Fifth International Conference on Parallel Problem Solving from Nature, volume 1498 of Lecture notes in Computer Science, pp. 692-701. SpringerVerlag, Berlín, Alemania. – Newman , James R. (1985). SIGMA. El mundo de las matemáticas. Tomo 1. Décima edición. Barcelona: Grijalbo. – Newman , James R. (1985). SIGMA. El mundo de las matemáticas. Tomo 6. Décima edición. Barcelona: Grijalbo. – Pasteels , J. M.; Deneubourg , J.-L., y Goss, S. "Self-organization mechanisms in ant societies (I): Trail recruitment to newly discovered food sources." ExperientiaSupplementum, 54, pp. 155-175, 1987. – Reeves , C. (editor). (2000). Modern heuristic techniques for combinatorial problems. London, UK: McGraw Hill. – Robinson , R. (1999). “Welcome to OR Territory”. ORMS Today. – Toth , P. y Vigo , D. (2000) "An overview of vehicle routing problems. Monographs on discrete mathematics and applications". In: TheVehicle-RoutingProblem. SIAM 1–26 – White , Michael. (2001). Leonardo, el primer científico. Barcelona: Plaza & Janés.
dc.sourceUniversidad de San Buenaventura - Cali
dc.sourceBiblioteca Digital Universidad de San Buenaventura
dc.subjectInvestigación operativa
dc.subjectOptimización
dc.subjectModelos de optimización
dc.subjectProgramación lineal
dc.subjectProgramación dinámica
dc.subjectMetaheurísticas
dc.subjectRuteo de vehículos
dc.subjectColonia de hormigas
dc.subjectToma de decisiones
dc.subjectOptimización
dc.titleOptimización: de la clásica a las metaheurísticas. Aplicación del sistema de colonias de hormigas al ruteo de vehículos
dc.typeLibro
dc.typeLibro
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/book
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/published


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