Metodología para la resolución de problemas de optimización mediante la exploración del espacio de estados generado a partir de modelos de redes de Petri coloreadas
- Autores: Mercedes Narciso Farias
- Directores de la Tesis: Miquel Àngel Piera i Eroles (dir. tes.), Antonio Guasch Petit (dir. tes.)
- Lectura: En la Universitat Autònoma de Barcelona ( España ) en 2007
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Romualdo Moreno Ortiz (presid.), Emilio Jimenez (secret.), Idalia Flores (voc.), Francisco Quintana (voc.), Manuel de la Cruz Jesus (voc.)
- Materias:
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- Resumen
Para tratar la complejidad que presenta la optimización de problemas logísticos, en esta tesis doctoral se realiza una propuesta metodológica, basada en el formalismo de Redes de Petri Coloreadas, la cual permite integrar aspectos de Investigación de Operaciones, Inteligencia Artificial y Simulación, y al mismo tiempo combina el modelado de Sistemas de Eventos Discretos con la simulación, análisis y optimización de Sistemas, permitiendo transformar un modelo conceptual en un modelo de simulación, y un problema de decisión en un problema de búsqueda mediante la exploración del espacio de estados del problema, Para validar la utilidad de la metodología propuesta se han desarrollado dos nuevos métodos para la exploración y reducción del espacio de estados (Método de Espacio de Estados y Método de los Nodos Repetidos), y dos métodos para la reducción del tiempo de Cómputo en la exploración del espacio de estados (Método de los Caminos Prohibidos y Evaluación Jerárquica de Guardas de la RPC). Todos los métodos desarrollados han sido implementados como parte de un Sistema Automatizado de Ayuda a la Toma de Decisiones que ha sido desarrollado para dar soporte a la metodología propuesta, el cual puede ser utilizado tanto para la obtención de soluciones factibles como para obtener soluciones óptimas a problemas de optimización, siempre y cuando los requisitos computacionales de tiempo y memoria necesarios para obtener tales soluciones no superen los recursos disponibles.
Se proponen nuevas líneas de investigación que podrían permitir mejorar considerablemente la eficiencia computacional para obtener soluciones óptimas o cuasi óptimas de problemas logísticos complejos del mundo real mediante la metodología propuesta en esta tesis.
