PROGRAMACIÓN CON RESTRICCIONES DINÁMICA

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.

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.

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.

Universidad Nacional de Colombia, 2008

RESUMEN El presente trabajo tiene como objetivo presentar los conceptos básicos de la programación lineal flexible o progremación lineal con restricciones difusas. Dado que la literatura presenta dicha metodología para restricciones de desigualdad, se formula una metodología para restricciones de igualdad y de caja. Se muestra cómo un problema de este tipo equivale a uno de optimización paramétrica. Finalmente, se presentan dos ejemplos ilustrativos en los cuales se muestra la ventaja de la metodología al mejorar la solución óptima y, por otro lado, la obtención de una región factible en problemas con espacio de soluciones vacío. Palabras clave: conjuntos difusos, programación lineal, optimización paramétrica.

El Departamento de Economía, atendiendo al desarrollo de las enseñanzas propias del departamento, correspondientes al presente curso escolar 2017 / 2018 elabora la programación didáctica que se detalla a continuación.