Programacion Lineal Flexible Con Restricciones Difusas

Recientemente, esta revista ha publicado una excelente monografía, [65], dedicada a los problemas de satisfacción con restricciones. La monografía cubre muchos de los aspectos relacionados con estos problemas pero obvia unárea tradicionalmente muy importante en la comunidad de las restricciones como es la integración de restricciones en los lenguajes de programación declarativos (especialmente los lógicos). Este artículo describe el estado-del-arte de la programación declarativa con restricciones (PDC) con especiaĺ enfasis en la integración de restricciones en los lenguajes de programación lógicos. El artículo está dirigido tanto a personas con conocimientos de PDC como a aquellos interesados en conocerla, y cubre sus orígenes históricos, los fundamentos teóricos y las instancias más populares dependientes del dominio de computación.

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Este trabajo presenta algoritmos de resolución de Problemas de Satisfacción de Restricciones, capaces de medir el desempeño de su proceso a través de indicadores relevantes, posibilitando su auto-ajuste. Las posibilidades de adaptación tienen relación con cambiar la Estrategia de Enumeración en uso al detectarse un mal rendimiento. El propósito es encontrar soluciones rápidamente para diferentes tipos de problemas, solucionando una de las limitantes en torno a las Estrategias de Enumeración: “para un problema dado, se tiene una estrategia particular que funciona bien, pero limitada en la resolución eficiente de otros problemas”. La propuesta descrita se inspira en enfoques adaptativos existentes, pero que han sido diseñados con otra orientación, como el caso de la Satisfacción de Restricciones Adaptativas, donde dada una secuencia de algoritmos a utilizar, los malos son detectados y reemplazados por el próximo candidato. Sin embargo, en este trabajo no se pretende cambiar un algoritmo completo, sino para un mismo algoritmo de resolución modificar la estrategia que lo guía en base a la observación del conjunto de indicadores, obtenidos del análisis del mismo proceso de búsqueda que está desempeñando.

Al ejecutar el módulo "Linear and Integer Programming", la ventana de inicio es la siguiente desde la cual, a partir del menú File ↓ New Problem puedes introducir un nuevo problema (también se puede hacer pinchando sobre el primer icono que aparece debajo de "File" ), o bien con File ↓ Load Problem puedes cargar un problema guardado con anterioridad (también se puede usar para ello el segundo icono ). El propio programa incluye algunos ejemplos de muestra.

Este trabajo presenta algoritmos de resolución de Problemas de Satisfacción de Restricciones, capaces de medir el desempeño de su proceso a través de indicadores relevantes, posibilitando su auto-ajuste. Las posibilidades de adaptación tienen relación con cambiar la Estrategia de Enumeración en uso al detectarse un mal rendimiento. El propósito es encontrar soluciones rápidamente para diferentes tipos de problemas, solucionando una de las limitantes en torno a las Estrategias de Enumeración: "para un problema dado, se tiene una estrategia particular que funciona bien, pero limitada en la resolución eficiente de otros problemas". La propuesta descrita se inspira en enfoques adaptativos existentes, pero que han sido diseñados con otra orientación, como el caso de la Satisfacción de Restricciones Adaptativas, donde dada una secuencia de algoritmos a utilizar, los malos son detectados y reemplazados por el próximo candidato. Sin embargo, en este trabajo no se pretende cambiar un algoritmo completo, sino para un mismo algoritmo de resolución modificar la estrategia que lo guía en base a la observación del conjunto de indicadores, obtenidos del análisis del mismo proceso de búsqueda que está desempeñando.

2014

Se presenta una metodología sistemática para abordar el problema de "scheduling" reactivo, es decir, la planeación a corto plazo de una planta "batch" multiproducto, multi-etapa ante la ocurrencia de eventos imprevistos, tales como la salida de funcionamiento de un equipo o la llegada de una nueva orden. El enfoque propuesto apunta a preservar la estabilidad de la agenda original, minimizando el número de cambios que sobre ella se realizan, a la vez que se trata de mantener un buen desempeño con relación a la medida de performance con la que se desarrolló el "schedule" vigente, que generalmente es "Makespan". Para atender a estos requerimientos se desarrolla un modelo multi-objetivo basado en "Constraint Programming", el cual se valida a través de la solución de múltiples ejemplos. Palabras clave: "Scheduling" reactivo. Programación con restricciones. Plantas "batch" multi-producto. Multi-etapa. Estabilidad de la agenda de trabajo. Se aborda el problema de programación de la producción reactivo ("scheduling reactivo") de una planta "batch" multiproducto, multietapa, cuyo objetivo es corregir o modificar una agenda de trabajo que se ve afectada por eventos tales como la falla de una unidad de procesamiento o la llegada de una nueva orden de producción. A pesar de su gran interés práctico, recién en la última década fue considerado con mayor fuerza por la comunidad académica (SUBRAMANIAN; MARAVELIAS; RAWLINGS, 2012). El presente trabajo se focaliza en esta problemática, mediante el desarrollo de una metodología basada en programación con restricciones ("Constraint Programming", CP). La misma emplea un

1998

En los últimos años, las técnicas de resolución de problemas mediante el uso de restricciones, ha cobrado mucho interés dentro del área de la Inteligencia Artificial. En este trabajo se proponen nuevas técnicas para resolver problemas de scheduling, las cuales son susceptibles de ser aplicadas usando una herramienta basada en restricciones. El problema consiste en producir una cierta cantidad de productos, para lo cual necesitan realizarse determinadas tareas, en un orden explícito. Para realizar estas tareas, existen n máquinas que pueden realizar algunas o todas las tareas, con distintos ritmos de producción (cantidad de productos realizados por unidad de tiempo). En este planteamiento se tiene en cuenta además el tiempo de preparación de las máquinas (setup). La entrada del problema la constituye el tamaño del lote de productos que se desea producir, la cantidad de tareas, la cantidad de máquinas, y las características de las mismas (ritmo de producción, tareas que realiza, tiempos de preparación, etc.). La salida la constituye un diagrama de Gantt que describe para cada máquina, los intervalos de tiempo en que se realizan las tareas, de modo tal que se obtenga el lote de productos deseado, optimizando el tiempo de producción. Finalmente se muestran resultados que permiten evaluar las técnicas propuestas.