Prodef: meta-modelado de problemas de optimización combinatoria

Abstract

Los métodos de optimización bio-inspirados ofrecen grandes posibilidades para la resolución de problemas en el ámbito empresarial pero, debido a su complejidad intrínseca y también a sus particularidades a la hora de implementarlos y adaptarlos a cada uno de los problemas, no se ha conseguido extender su uso fuera del ámbito de la investigación convencional. En este trabajo se ha desarrollado una herramienta que permite la definición de problemas de optimización combinatoria a un nivel de descripción abstracto y su posterior resolución usando librerías y frameworks externos, como jMetal. Esta herramienta actúa como capa de abstracción entre el modelo del problema y sus técnicas de resolución, con el fin de facilitar al usuario sin conocimientos de programación ni de métodos de optimización bio-inspirados, la tarea de modelar y resolver problemas de optimización combinatoria.

Bio-inspired optimization methods offer great possibilities for solving problems in the business environment but, due to their intrinsic complexity and also their particularities when implementing and adapting them to each of the problems, it has not been possible to extend its use outside the scope of conventional research. In this work, a tool has been developed that allows the definition of combinatorial optimization problems at an abstract level of description and their subsequent resolution using libraries and external frameworks, such as jMetal. This tool acts as an abstraction layer between the problem model and its resolution techniques, in order to facilitate the user, without programming knowledge or bio-inspired optimization methods, the task of modeling and solving combinatorial optimization problems.