BUSQUEDA METAHEURISTICA CON APRENDIZAJE EN PROBLEMAS DE SCHEDULING SOSTENIBLE

2022

AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION

INV. COMPETITIVA PROYECTOS

Salido Gregorio Miguel Angel

El proyecto se enmarca en el área de la Inteligencia Artificial en general y en la subarea de la resolución de problemas de scheduling en particular. El objetivo principal del proyecto se centra en la búsqueda eficiente de soluciones en problemas de scheduling donde el consumo de energía es significativo, los cuales constituyen una de las áreas de mayor relevancia práctica tanto en entornos industriales como logísticos. Aunque la gestión de la energía se considera un hot topic en los problemas de scheduling, planificación de actividades y asignación de recursos, queda todavía pendiente un largo recorrido en diferentes líneas de actuación tales como (I) evaluar y optimizar el consumo energético como soluciones multiobjetivo derivadas de diferentes contextos de scheduling; (II) contextualizar y relacionar los parámetros de tuning asociados a la búsqueda metaheurística con características intrínsecas de estos problemas; (III) desarrollar técnicas metaheurísticas que incluyan aprendizaje estático o dinámico de su parametrización durante el proceso de búsqueda (IV) desarrollar nuevas técnicas de búsqueda en contextos de scheduling dinámicos. Todos estos aspectos serán analizados y tratados en el marco del presente proyecto y finalmente evaluados y aplicados a los problemas relacionados con procesos industriales y logísticos como por ejemplo: a) Problemas de planificación y scheduling en Industrias de manufactura de consumo intensivo de energía, donde se pretende desarrollar nuevas técnicas metaheurísticas capaces de obtener soluciones optimizadas y eficientes energéticamente en procesos industriales, así como estudiar las relaciones existentes entre los parámetros de optimización de los problemas en estudio; b) Problemas de planificación y asignación de recursos en empresas de logística, donde se pretende diseñar algoritmos híbridos que combinen distintas metaheurísticas con aprendizaje, para resolver problemas de asignación de turnos de trabajo, así como problemas de distribución de mercancías; c) Problemas de scheduling en invernaderos hidropónicos, donde se requieren de técnicas de scheduling dinámicas capaces de planificar y asignar los recursos necesarios para optimizar el proceso de crecimiento de las plantas en entornos controlados por sensores.