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Algoritmos meméticos en problemas de investigación operativa

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  • Larrañaga Lesaca, Jesús M.
  • Zulueta Guerrero, Ekaitz
  • Elizagarate Ubis, Fernando
  • Alzola Bernardo, Jon

Abstract

En este artículo se plantea la resolución de un problema de Investigación Operativa utilizando PHPSimplex (herramienta online de resolución de problemas de optimización utilizando el método Simplex), Solver de Microsoft Excel y un prototipo híbrido que combina las teorías de los Algoritmos Genéticos con una técnica heurística de búsqueda local. La hibridación de estas dos técnicas es conocida como Algoritmo Memético. Este prototipo será capaz de resolver problemas de Optimización con función de maximización o minimización conocida, superando las restricciones que se planteen. Los tres métodos conseguirán buenos resultados ante problemas sencillos de Investigación Operativa, sin embargo, se propone otro problema en el cual el Algoritmo Memético y la herramienta Solver de Microsoft Excel, alcanzarán la solución óptima. La resolución del problema utilizando PHPSimplex resultará inviable. El objetivo, además de resolver el problema propuesto, es comparar cómo se comportan los tres métodos anteriormente citados ante el problema y cómo afrontan las dificultades que éste presenta. Además, este artículo pretende dar a conocer diferentes técnicas de apoyo a la toma de decisiones, con la intención de que se utilicen cada vez más en el entorno empresarial sustentando, de esta manera, las decisiones mediante la matemática o la Inteligencia Artificial y no basándose únicamente en la experiencia.

Suggested Citation

  • Larrañaga Lesaca, Jesús M. & Zulueta Guerrero, Ekaitz & Elizagarate Ubis, Fernando & Alzola Bernardo, Jon, 2011. "Algoritmos meméticos en problemas de investigación operativa," Revista de Dirección y Administración de Empresas, Universidad del País Vasco - Escuela Universitaria de Estudios Empresariales de San Sebastián.
  • Handle: RePEc:ehu:rdadme:9586
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