La programación con restricciones permite resolver problemas de satisfacción de restricciones y optimización, mediante la construcción y exploración de un árbol de búsqueda que contiene las posibles soluciones.Estas potenciales soluciones se generan mediante la selección de una variable y luego su valor, proceso conocido como enumeración. La estrategia de enumeración es la responsable de seleccionar el orden en que se eligen las variables y valores, para construir una potencial solución.Existen diferentes maneras de realizar esta selección, y dependiendo de la calidad de esta decisión, la eficiencia del proceso de resolución puede variar drásticamente. A partir de esto, surge la idea de gestionar esta problemática, intercalando diferentes estrategias de enumeración, en lugar de utilizar sólo una.Las estrategias son evaluadas de acuerdo a indicadores, con el fin de utilizar la más prometedora en cada parte del proceso de búsqueda.Este proceso se conoce como control en línea de las estrategias de enumeración y su correcta configuración puede ser vista como un problema de optimización. En esta tesis, presentamos un nuevo enfoque de control en línea de las estrategias de enumeración basada en la optimización Bat.El algoritmo Bat es una metaheurística relativamente nueva, basado en el comportamiento de ecolocalización que poseen ciertos murciélagos que emplean sonidos para identificar los objetos en su entorno.Se ilustran resultados prometedores, donde el algoritmo Bat es capaz de superar enfoques reportados previamente
Tesis
La programación con restricciones permite resolver problemas de satisfacción de restricciones y optimización, mediante la construcción y exploración de un árbol de búsqueda que contiene las posibles soluciones.Estas potenciales soluciones se generan mediante la selección de una variable y luego su valor, proceso conocido como enumeración. La estrategia de enumeración es la responsable de seleccionar el orden en que se eligen las variables y valores, para construir una potencial solución.Existen diferentes maneras de realizar esta selección, y dependiendo de la calidad de esta decisión, la eficiencia del proceso de resolución puede variar drásticamente. A partir de esto, surge la idea de gestionar esta problemática, intercalando diferentes estrategias de enumeración, en lugar de utilizar sólo una.Las estrategias son evaluadas de acuerdo a indicadores, con el fin de utilizar la más prometedora en cada parte del proceso de búsqueda.Este proceso se conoce como control en línea de las estrategias de enumeración y su correcta configuración puede ser vista como un problema de optimización. En esta tesis, presentamos un nuevo enfoque de control en línea de las estrategias de enumeración basada en la optimización Bat.El algoritmo Bat es una metaheurística relativamente nueva, basado en el comportamiento de ecolocalización que poseen ciertos murciélagos que emplean sonidos para identificar los objetos en su entorno.Se ilustran resultados prometedores, donde el algoritmo Bat es capaz de superar enfoques reportados previamente
Magíster en Ingeniería Informática