Tecnico

TECNICAS MODERNAS DE OPTIMIZACIÓN

En el mundo de hoy el objetivo de una empresa es ganar dinero en el presente y
El futuro, para esto se necesita implementar métodos o técnicas que ayuden a optimizar o reducir costos, perdidas de materia prima u otros recursos.
Las técnicas de optimización ayudan a dar solución a esos problemas que se enfrentan diariamente, la principal función de estastécnicas es desarrollar competencias que permitan conceptuar la gestión y optimización de los procesos existentes en la empresa.
A cada problema de optimización le corresponde uno o más problemas de decisión, si el problema de decisión correspondiente es NP-completo, se dice que el problema de optimización es NP-duro o NP-difícil
Para argumentar si hay un NP-difícil primero hay que formular unproblema de decisión, para acotar el problema de optimización que hay, luego chequear en solución que pueda ser verificada en tiempo polinomial, después buscar un problema conocido NP-completo y reducirlo a un problema de decisión, por ultimo buscar que la reducción cumpla la equivalen con las entradas y resultados y así darse cuenta que la reducción sea eficiente.
Por ej. un problema es aquel elde la mochila donde se da un listado de los objetos que especifica el valor y el peso de cada uno, la restricción es la capacidad de peso que soporta la mochila, y el objetivo es maximizar el valor del conjunto de objetos que se selecciona para llevar en la mochila.

El problema del agente viajero es un problema estándar NP - duro, en el cual un vendedor tiene que visitar cada ciudad o clientede un conjunto dado, exactamente una vez, partiendo de una ciudad o cliente origen y regresar a éste luego de haberlos visitado a todos. El agente vendedor debe escoger una trayectoria que minimice el costo total, que en general se define en función de la distancia recorrida.
En el ejercicio de optimizar un sistema productivo el tiempo es un factor preponderante. Generalmente el tiempo que tomaun recurso (operario, máquina, asesor) en realizar una actividad o una serie de actividades.

La velocidad, fiabilidad y robustez que han alcanzado los modernos métodos de optimización hace posible que en la actualidad pasen de ser sólo un activo académico para contribuir de forma real y significativa a la economía empresarial.
Un factor clave para el éxito de un método de optimización es quepermita incorporar a su estrategia de búsqueda el conocimiento disponible de su propio dominio.
Por otra parte, el diseño del modelo de optimización correspondiente no debe incorporar elementos de la realidad que no sean significativos para el nivel de estudio que se realiza, sobretodo cuando introduzcan una carga computacional innecesaria que pueda hacer inoperante el modelo.
Estos principiosgenerales nos han llevado a utilizar en los diferentes niveles del sistema los procedimientos de planificación y optimización que mejor se adecuen al perfil computacional del modelo como son:
Clásicos: lineales, linéanos entera mixta, no lineales estocástica y híbridos. Modernos: heurísticos y metahuristicos.
Los algoritmos genéticos pueden ser de población de donde su análisis seconsidera el proceso de selección y de cruce de mutación y los individuales se encargan de la evaluación e información del dominio.
Una colonia de hormigas puede hallar la ruta más corta entre una fuente alimenticia y su nido mediante un sistema de comunicación común.
Mientras van desde el alimento a su nido y viceversa, las hormigas depositan en el suelo una feromona y forma en su recorrido unapista con la sustancia.

Las hormigas pueden sentirla y, cuando toman su camino, tienden a escoger las rutas marcadas con fuertes concentraciones de la pista.
La feromona ayuda a las hormigas a localizar su alimento (o el nido), y también puede ser utilizada por otras para localizar sus compañeras.
Análogamente, una colonia de hormigas artificiales que cooperan entre sí puede ser utilizada...