Resumen

La optimización de sistemas complejos de ingeniería suele implicar múltiples proyectos o tareas. Por un lado, el modelado de dependencias entre proyectos o tareas pone de relieve las estructuras de los sistemas y sus entornos, lo que puede ayudar a comprender las implicaciones de la conectividad en distintos aspectos del rendimiento del sistema y también a diseñar, optimizar y mantener sistemas complejos. Por otra parte, varios proyectos o tareas se suceden al mismo tiempo o se programan en una secuencia para utilizar recursos comunes. En este artículo, proponemos un enfoque de decisión dinámica inteligente para el modelado de dependencias de tareas de proyecto en la optimización de sistemas complejos de ingeniería. El enfoque toma este proceso de decisión como un problema de toma de decisiones en dos etapas. En la primera etapa, se propone un enfoque de agrupación de tareas basado en la modularización con el fin de encontrar un esquema de descomposición adecuado para un proyecto a gran escala. En la segunda etapa, de acuerdo con el resultado de la descomposición, se desarrolla un algoritmo discreto de colonias artificiales de abejas (ABC) inspirado en el comportamiento de búsqueda inteligente de las abejas para el problema de programación de proyectos múltiples con recursos limitados. Por último, se utiliza un caso concreto de diseño de ingeniería de un sistema de procesamiento químico para ayudar a comprender el enfoque propuesto.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:enfoque, tareas, modelado de dependencias, proyectos múltiples, optimización de sistemas complejos de ingeniería, optimización de sistemas complejos de ingeniería, colonia artificial discreta de abejas, enfoque de decisión inteligente dinámica, sistema de procesamiento químico, comportamiento de forrajeo inteligente
• Keywords:approach, tasks, dependency modeling, multiple projects, complex engineering system optimization, complex engineering system optimization, discrete artificial bee colony, dynamic intelligent decision approach, chemical processing system, intelligent foraging behavior