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Academic literature on the topic 'Algoritmos de ramificación y acotamiento'
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Journal articles on the topic "Algoritmos de ramificación y acotamiento"
1
Morillo, Daniel, Luis Moreno, and Javier Díaz. "Metodologías Analíticas y Heurísticas para la Solución del Problema de Programación de Tareas con Recursos Restringidos (RCPSP): una revisión Parte 1." Ingeniería y Ciencia 10, no. 19 (2014): 247–71. http://dx.doi.org/10.17230/ingciencia.10.19.12.
Full textAbstract:
En este artículo se enuncian y describen los métodos de solución más relevantes para el Problema de la Programación de Proyectos con Recursos Restringidos, RCPSP. Se realiza una revisión crítica del estado del arte basado en los trabajos más significativos publicados en la literatura académica sobre el tema. Primero se explican varios métodos de solución exactos y se detallan sus principales ventajas y desventajas, donde se menciona que los mejores algoritmos exactos para la solución de este problema, son los métodos de ramificación y acotamiento o Branch and Bound. Posteriormente, se presentan diversos métodos heurísticos, especialmente aquellos que se han implementado para problemas de secuenciación.
2
Ángel-Martínez, Eduardo Del, Héctor Fraire-Huacuja, Carlos Soto, Nelson Rangel, Laura Cruz-Reyes, and Claudia Gómez-Santillán. "Un nuevo algoritmo de ramificación y acotamiento para el problema de la bisección de vértices." Research in Computing Science 148, no. 8 (2019): 331–43. http://dx.doi.org/10.13053/rcs-148-8-25.
Full text
3
López, Fabian. "Análisis comparativo de una metaheurística en base a algoritmo genético vs un método de ramificación y corte para un caso de entrega y recolección con restricciones de ventana de horario." Revista Innovaciones de Negocios 1, no. 2 (2017). http://dx.doi.org/10.29105/rinn1.2-4.
Full textAbstract:
Palabras claves: Algoritmos genéticos, logística de ruteo, metaheuristicas, secuenciaciónResumen. En la solución de problemas combinatorios, es importante evaluar el costo-beneficio entre la obtención de soluciones de alta calidad en detrimento de los recursos computacionales requeridos. El problema planteado es para el ruteo de un vehículo con entrega y recolección de producto y con restricciones de ventana de horario. En la práctica, dicho problema requiere ser atendido con instancias de gran escala (nodos ≥100). Existe un fuerte porcentaje de ventanas de horario activas (≥90%) y con factores de amplitud ≥75%. El problema es NP-hard y por tal motivo la aplicación de un método de solución exacta para resolverlo en la práctica, está limitado por el tiempo requerido para la actividad de ruteo. Se propone un algoritmo genético especializado, el cual ofrece soluciones de buena calidad (% de optimalidad aceptables) y en tiempos de ejecución computacional que hacen útil su aplicación en la práctica de la logística. Para comprobar la eficacia de la propuesta algorítmica se desarrolla un diseño experimental el cual hará uso de las soluciones óptimas obtenidas mediante un algoritmo de ramificación y corte sin límite de tiempo. Los resultados son favorables.Key words: Genetic algorithms, routing logistics, metaheuristics, schedulingAbstract. In an attempt to sovle the combinatorics problems, it is important to evaluate the costbenefit ratio between obtaining solutions of high quality and the loss of the computational resources required. The problem presented is for the routing of a vehicle with pickup and delivery of products with time window constraints. This problem requires instances of great scale (nodes≥100). A strong active time window percentage exists (≥90%) with factors of amplitude ≥75%. The problem is NP-hard and hence, the application of an exact method of solution, is limited by the time frame required for routing activity. A specialized genetic algorithm is proposed, which offers solutions of high precision and in computational times that makes its practical application useful. An experimental design is developed with good results that makes use of optimum solutions obtained by means of branch and cut algorithm without time limit.
4
López, J. Fabián. "A mixed integer programming model for a continuous move transportation problem with service constraints." Revista Innovaciones de Negocios 7, no. 13 (2017). http://dx.doi.org/10.29105/rinn7.13-2.
Full textAbstract:
Key words: Genetic algorithms, logistics routing, metaheuristics, scheduling, time windowsAbstract. We consider a Pickup and Delivery Vehicle Routing Problem (PDP) commonly encountered in real-world logistics operations. The problem involves a set of practical complications that have received little attention in the vehicle routing literature. In this problem, there are multiple vehicle types available to cover a set of pickup and delivery requests, each of which has pickup time windows and delivery time windows. Transportation orders and vehicle types must satisfy a set of compatibility constraints that specify which orders cannot be covered by which vehicle types. In addition we include some dock servicecapacity constraints as is required on common real world operations. This problem requires to be attended on large scale instances (orders ≥ 500), (vehicles ≥ 150). As a generalization of the traveling salesman problem, clearly this problem is NP-hard. The exact algorithms are too slow for large scale instances. The PDP-TWDS is both a packing problem (assign order tovehicles), and a routing problem (find the best route for each vehicle). We propose to solve the problem in three stages. The first stage constructs initials solutions at aggregate level relaxing some constraints on the original problem. The other two stages imposes time windows and dock service constraints. Our results are favorable finding good quality solutions in relatively short computational times.Palabras claves. Algoritmos genéticos, logística de ruteo, metahurística, programación, ventana de horarioResumen. En la solución de problemas combinatorios, es importante evaluar el costobeneficio entre la obtención de soluciones de alta calidad en detrimento de los recursos computacionales requeridos. El problema planteado es para el ruteo de un vehículo con entrega y recolección de producto y con restricciones de ventana de horario. En la práctica, dicho problema requiere ser atendido con instancias de gran escala (nodos ≥100). Existe un fuerte porcentaje de ventanas de horario activas (≥90%) y con factores de amplitud ≥75%. El problema es NP-hard y por tal motivo la aplicación de un método de solución exacta para resolverlo en la práctica, está limitado por el tiempo requerido para la actividad de ruteo. Se propone un algoritmo genético especializado, el cual ofrece soluciones de buena calidad (% de optimalidad aceptables) y en tiempos de ejecución computacional que hacen útil su aplicación en la práctica de la logística. Para comprobar la eficacia de la propuesta algorítmica se desarrolla un diseño experimental el cual hará uso de las soluciones óptimas obtenidas mediante un algoritmo de ramificación y corte sin límite de tiempo. Los resultados son favorables.
Dissertations / Theses on the topic "Algoritmos de ramificación y acotamiento"
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Borries, Segovia Christian Thomas Von. "Emparejamiento en línea en grafos bipartitos." Tesis, Universidad de Chile, 2014. http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/131570.
Full textAbstract:
Ingeniero Civil Matemático<br>El objetivo principal de esta memoria es estudiar generalizaciones del problema de emparejamientos en línea. En un artículo seminal Karp, Vazirani y Vazirani estudiaron el siguiente problema de optimización: Dado un grafo bipartito G=(L,R,E) del que el lado L es conocido y el lado R llega en línea, se busca maximizar el tamaño de un emparejamiento, bajo la condición de que solo se puede emparejar un vértice en el momento en el que llega. Karp, Vazirani y Vazirani encuentran un algoritmo que es una (1-1/e)-aproximación para el problema. En esta memoria se generaliza el problema al caso en el que un lado no está fijo, o sea que vértices de ambos lados pueden llegar en línea. Se estudian tres modelos: el modelo adversarial, el modelo de orden aleatorio y el modelo fuera de línea. Para el modelo adversarial se definen algoritmos locales y se demuestra que ninguno de ellos puede ser mejor que una 1/2-aproximación. Para el modelo de orden aleatorio se encuentra un algoritmo cuya competividad está en el intervalo [0.696, 0.727]. Finalmente, para el modelo fuera de línea se encuentra un algoritmo óptimo cuya competividad es desconocida, pero se demuestra que está en el intervalo [0.526, 0.591].