Resumen

Este artículo presenta un algoritmo de salto de rana barajada (SFLA, por sus siglas en inglés) para el problema de programación de proyectos con recursos de una sola modalidad y con restricciones, donde las actividades pueden dividirse en unidades equantes e interrumpirse durante el procesamiento. Cada actividad consume 03 tipos de recursos que son renovables y temporalmente no disponibles debido a vacaciones de recursos en cada período. La presencia de recursos escasos y relaciones de precedencia entre actividades hace que la programación de proyectos sea una tarea difícil e importante en la gestión de proyectos. Se adopta un algoritmo de salto de rana barajada metaheurístico popular reciente, que se inspira en el hábito depredador de un grupo de ranas en un estanque pequeño, para investigar la mejora del tiempo total de ejecución del proyecto en los conjuntos de pruebas de Patterson, que están compuestos por diferentes proyectos de tamaño pequeño y mediano. Los resultados computacionales demuestran la efectividad y eficiencia de SFLA en la reducción del tiempo total de ejecución del proyecto y en

• Materias:Modelado matemático Modelo de red neuronal Tasa de convergencia Aritmética Ondículas libres
• Subjects:Mathematical modeling Neural network model Convergence rate Arithmetic Free wavelets
• Palabras claves:Algoritmo de salto de rana barajada; Problema de programación de proyectos con recursos limitados; Recursos renovables; Relaciones de precedencia; Gestión de proyectos; Metaheurística
• Keywords:Shuffled frog leaping algorithm; Resource-constrained project scheduling problem; Renewable resources; Precedence relations; Project management; Metaheuristic