Resumen

Los problemas de optimización están presentes en prácticamente todas las disciplinas científicas e industrias. Una forma común requiere identificar una solución que satisfaga el número máximo entre un conjunto de muchos conflictivos. A menudo, estos problemas son particularmente difíciles de resolver, requiriendo recursos que crecen de forma exponencial con el tamaño del problema. En las últimas décadas, la investigación se ha centrado en desarrollar enfoques heurísticos que intentan encontrar una aproximación a la solución. Sin embargo, a pesar de numerosos esfuerzos de investigación, en muchos casos incluso las aproximaciones a la solución óptima son difíciles de encontrar, ya que el tiempo computacional para refinar aún más una solución candidata también crece de forma exponencial con el tamaño de la entrada. En este artículo, presentamos un enfoque para problemas de optimización difíciles que logra un [resultados] y encuentra mejores aproximaciones que el estado del arte actual. Primero, mapeamos el problema de optimización en un circuito booleano compuesto por compuertas lógicas especialmente diseñadas, que pueden construirse con elementos

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Problemas de optimización; Restricciones; Enfoques heurísticos; Tiempo computacional; Problemas de optimización difíciles; Puntos de equilibrio
• Keywords:Optimization problems; Constraints; Heuristic approaches; Computational time; Hard optimization problems; Equilibrium points