Heuristico

HEURÍSTICA
Heurística es la capacidad de un sistema para realizar de forma inmediata innovaciones positivas para sus fines. La capacidad heurística es un rasgo característico de los humanos, desde cuyo punto de vista puede describirse como el arte y la ciencia del descubrimiento y de la invención o de resolver problemas mediante la creatividad y el pensamiento lateral o pensamiento divergente.La palabra heurística procede del término griego εὑρίσκειν,[1] que significa «hallar, inventar»
La palabra heurística aparece en más de una categoría gramatical. Cuando se usa como sustantivo, identifica el arte o la ciencia del descubrimiento, una disciplina susceptible de ser investigada formalmente. Cuando aparece como adjetivo, se refiere a cosas más concretas, como estrategias heurísticas,reglas heurísticas o silogismos y conclusiones heurísticas. Claro está que estos dos usos están íntimamente relacionados ya que la heurística usualmente propone estrategias heurísticas que guían el descubrimiento.
Programación Entera
 Un modelo de Programación Entera (PE) permite abordar aplicaciones donde la solución tiene sentido si una parte o todas las decisiones toman valores restringuidos anúmeros enteros.
 Por ejemplo, consideremos que tenemos el siguiente problema de Programación Lineal:

Si todas las variables restringen sus valores a números enteros, entonces estamos frente a un modelo de Programación Entera (puro). Por el contrario, si al menos algun conjunto de variables no esta acotada a adoptar valores o números enteros, se trata de un modelo de Programación Entera(mixta).
Luego, si consideramos que estamos a un modelo de Programación Entera (puro o mixto) y resolvemos el modelo de Programación Lineal asociado (esto es, admitiendo valores continuos para las variables), estarémos obtiendo la solución de la Relajación Contínua del modelo entero. Para un modelo de maximización, la relajación continua nos proporciona una cota superior del valor óptimo del modelode Programación Entera asociado.
En el caso particular que la Relajación Contínua nos proporcione una solución entera, entonces ésta será también la solución del modelo de Programación Entera asociado. En caso contrario deberemos utilizar alguna estrategia o algoritmo para obtener la solución del modelo de PE.
Problema Asignación: Una universidad está programando las clases para el próximosemestre académico y requiere buscar la mejor asignación posible de profesores a los distintos cursos que se deben dictar. Considere que existen 5 profesores: A, B, C, D, E y 5 cursos (asignaturas): C1, C2, C3, C4, C5. Adicionalmente, los profesores han manifestado sus preferencias por dictar los distintos cursos en una escala de 1 a 10, donde 10 es la máxima puntuación y 1 la mínima puntuación opreferencia. Se asume que cada profesor es apto para dictar cualquier curso, independiente del puntaje de su preferencia. La siguiente tabla resume las puntuaciones que asigna cada profesor a cada curso:
| PROFESORES |
CURSOS | A | B | C | D | E |
C1 | 5 | 8 | 5 | 9 | 7 |
C2 | 7 | 2 | 3 | 6 | 8 |
C3 | 9 | 10 | 8 | 9 | 8 |
C4 | 8 | 7 | 9 | 7 | 8 |
C5 | 6 | 9 | 9 | 10 | 5 |
Se haestablecido como criterio que cada profesor debe dictar sólo un curso y a la vez que cada curso obviamente debe tener un profesor. En base a lo anterior se desea encontrar la asignación de profesores que maximize el total de las preferencias.
Variables de Decisión:

Función Objetivo: Maximizar el total de las preferencias de los profesores

Donde P(i,j) corresponde a una forma sintética de resumirlos parámetros del modelo, es decir, P(i,j) es la preferencia del profesor i (en una escala de 1 a 10) por dictar el curso j. Por ejemplo, P(D,C3)=9.
Restricciones:

Problema Inclusión Costos Fijos: Usted ha sido designado por el gerente de su empresa para decidir cómo distribuirá su tráfico telefónico en el próximo mes, seleccionando entre 3 proveedores posibles y asignando la cantidad de...