Optimización: heurística, metaheurística
Investigación de operaciones Primera entrega
- Video:Una heurística polinomial tipo spilling; asignación en capas
- Fuente:Richard Lee
Heuristics for minimizing the maximum within-clusters distance
Heurística para minimizar la distancia máxima entre grupos
El problema de agrupación (clustering problem) consiste en encontrar patrones en un conjunto de datos para dividirlo en grupos (clusters) con una alta similitud entre ellos. En este documento se muestra el estudio de un problema de minimización de diámetro máximo (MMD), en el cual se pretende hallar una agrupación con un número predefinido de grupos que minimice la distancia (diámetro) más larga entre ellos entre todos los grupos. Así, existen dos objetivos: proponer una heurística para el MMD y evaluar la pertinencia de los mejores resultados de la heurística propuesta de acuerdo con la clasificación real de algunos conjuntos de datos.
Este artículo fue preparado por José Augusto Fioruci, Franklina M.B. Toledo y María Cristina V. Nascimento (Universidade de São Paulo, São Paulo, SP, Brasil) para Pesquisa Operacional (Vol. 32, No. 3, 2012, 497-522), alojada en el portal de la biblioteca electrónica de publicaciones científicas SciELO (Scientific Electronic Library On-Line)-Brasil (São Paulo, Brasil). SciELO es un modelo para la publicación electrónica cooperativa de revistas científicas en Internet, especialmente desarrollado para responder a las necesidades de la comunicación científica en los países en desarrollo, y particularmente de América Latina y el Caribe.
- Video:[FOSDEM 2014] Resolviendo problemas NP completos con metaheurística
- Fuente:TalksDump
Lot sizing heuristics performance
Desempeño de la heurística de tamaño de lote
En este artículo se describen ocho de los algoritmos de tamaño de lote mejor conocidos con un enfoque de modelado único y que han sido probados de manera exhaustiva en varios escenarios distintos, comparando con la solución óptima de Wagner y Whitin. Como diferenciación de las contribuciones de la literatura, se evaluó el comportamiento operativo para determinar cuál es más adecuado con respecto a las características de cada escenario.
Este documento fue escrito por Luca Baciarello (FIAT Group Purchasing S.r.l, SQE Supplier Quality, Turín, Italia), Marco D’Avino, Massimiliano M. Schiraldi (Università degli Studi di Roma Tor Vergata, Dipartimento di Ingegneria dell’Impresa, Roma, Italia) y Riccardo Onori (Business Process Management & Improvement S.r.l., Roma, Italia) para el International Journal of Engineering Business Management (Vol. 5, No 6, 2013, 1-10) publicación de InTech (Rijeka/Shanghai/New York) que promueve un enfoque integrado e interdisciplinario de la ingeniería, los negocios y la administración.
