Resumen

Entre los campos científicos de estudio, la programación matemática ocupa un lugar destacado y su importancia ha llevado a los investigadores a desarrollar modelos precisos y enfoques de resolución eficaces para abordar problemas de optimización. En concreto, los algoritmos metaheurísticos son métodos aproximados para resolver problemas de optimización mediante cuya aplicación pueden generarse buenas soluciones (no necesariamente óptimas). En este estudio, proponemos un algoritmo metaheurístico basado en poblaciones según el método de quimioterapia para curar cánceres que busca principalmente la región no factible. Al igual que en la quimioterapia, el algoritmo de la ciencia de la quimioterapia (CSA) intenta eliminar las soluciones inadecuadas (cánceres y células malas del cuerpo humano); sin embargo, con ello se corre el riesgo inevitable de destruir incidentalmente algunas soluciones aceptables (células sanas). Además, como el ciclo de tratamiento del cáncer se repite una y otra vez, el algoritmo se itera. Para alinear el proceso de quimioterapia con el algoritmo propuesto, en este estudio se presentan diferentes términos y definiciones básicas, como función de inviabilidad (FI), función objetivo (OF), área celular (AC) y células aleatorias (RC). En la terminología de algoritmos y optimización, la FI y la OF se aplican principalmente como criterios para comparar cada par de soluciones generadas. Por último, probamos el CSA y su estructura utilizando el problema de referencia Traveling Salesman Problem (TSP).

• Materias:Control del proceso Desarrollo de procesos Diagnóstico de fallos Optimización de procesos
• Subjects: Process development Fault diagnosis Process optimization
• Palabras claves:estudio, problemas de optimización, algoritmo de la ciencia de la quimioterapia, diferentes términos básicos, csa, algoritmo, cánceres, soluciones, área celular, función de infeasibilidad
• Keywords:study, optimization problems, chemotherapy science algorithm, different basic terms, csa, algorithm, cancers, solutions, cell area, infeasibility function