Metaheurísticas y resolución de problemas complejos

Maldonado, Carlos Eduardo

dc.creator	Maldonado, Carlos Eduardo
dc.date	2016-11-29
dc.date.accessioned	2020-08-21T20:50:43Z
dc.date.available	2020-08-21T20:50:43Z
dc.identifier	https://revistas.unbosque.edu.co/index.php/rcfc/article/view/1938
dc.identifier	10.18270/rcfc.v16i33.1938
dc.identifier.uri	http://test.repositoriodigital.com:8080/handle/123456789/11174
dc.description	No todos los problemas son complejos. Las metaheurísticas son herramientas adecuadas para la resolución de problemas complejos, lo cual implica, de entrada, poder identificar la naturaleza de los mismos. Este artículo presenta y discute las metaheurísticas como una de las metodologías específicas en el estudio de los fenómenos de complejidad creciente y defiende la idea de que su función es la de resolver problemas complejos. Para ello se recorren cuatro pasos, así: en primer lugar, se identifica la naturaleza de los problemas, en segundo término, se elabora una presentación sumaria de las metaheurísticas; posteriormente, se introduce una visión de los temas de optimización; finalmente, se discute la teoría de la complejidad computacional con la intención de precisar que son las ciencias de la complejidad. Al final se extraen algunas conclusiones.	es-AR
dc.description	No todos los problemas son complejos. Las metaheurísticas son herramientas adecuadas para la resolución de problemas complejos, lo cual implica, de entrada, poder identificar la naturaleza de los mismos. Este artículo presenta y discute las metaheurísticas como una de las metodologías específicas en el estudio de los fenómenos de complejidad creciente y defiende la idea de que su función es la de resolver problemas complejos. Para ello se recorren cuatro pasos, así: en primer lugar, se identifica la naturaleza de los problemas, en segundo término, se elabora una presentación sumaria de las metaheurísticas; posteriormente, se introduce una visión de los temas de optimización; finalmente, se discute la teoría de la complejidad computacional con la intención de precisar que son las ciencias de la complejidad. Al final se extraen algunas conclusiones.	es-ES
dc.format	application/pdf
dc.language	spa
dc.publisher	Universidad El Bosque	es-ES
dc.relation	https://revistas.unbosque.edu.co/index.php/rcfc/article/view/1938/1498
dc.relation	10.18270/rcfc.v16i33.1938.g1498
dc.relation	/ref/Alba, E., (Ed.). Parallel Metaheuristics. A New Class of Algorithms. New Jersey: Wiley & Sons, 2005. Alba, E., Blum, C., Isasi, P., León, C., Gómez, J. A. Optimization Techniques for Solving Complex Problems. New Jersey: Wiley & Sons, 2009. Blum, C., Blesa, M. J., Blesa A., Sampels, M., (Eds.). Hybrid Metaheuristics: An Emerging Approach to Optimization. Berlin: Springer Verlag, 2008. Braha, D., Minai, A. A., Bar-Yam, Y. Complex Engineered Systems. Science Meets Technology. Springer Verlag. 2006. Chen, X., Kong, Y., Dand, L., Ye, X. “Exact and Metaheuristic Approaches for a Bi-Objective School Bus Scheduling Problem” PlosOne July 15 (2015): 1-20. Connor, A. M., and Shah, A. “Resource allocation using metaheuristic Search” En Wyld, D. C., et al. (Eds.): CCSIT, SIPP, AISC, PDCTA, NLP, (2014): 353–364. Cotta, C., Sevaux, M., Sörensen, K., (Eds.) Adaptive and Multilevel Metaheuristics. Springer Verlag, 2008. Doerner, K., et al., (Eds.). Metaheuristics: Progress in Complex Systems Optimization. Springer Verlag, 2007. Doerner, K. F., Gendreau, M., Greistorfer, P., Gutjahr, W. J., Hartl, R. F., Reinmann, M., (Eds.). Metaheuristics. Progress in Complex Systems Optimization. Springer Verlag, 2007. Feo, T. A., & Resende, M. G. C. “Greedy randomized adaptive search prcedures” Journal of Global Optimization, 6 (1995):109-133. Fortnow, L. The Golden Ticket: P, NP, and the Search for the Impossible. Princeton, NJ: Princeton University Press, 2013. García, R. Sistemas complejos. Conceptos, métodos y fundamentación epistemológica de la investigación interdisciplinaria. Barcelona: Gedisa, 2006. Glover, F. “Tabu Search Methods in Artificial Intelligence and Operations Research” ORSA Artificial Intelligence Vol. 1, No. 2, 6 (1987). Glover, F. “Heuristics for integer programming using surrogate constraints” Decision Sciences Vol. 8, issue 1, January (1977): 156-166. Helbing, D. “Globally networked risks and how to respond” Nature Vol. 497, 2 de mayo (2013): 51-59. Holland, J. Hiddel Order. How Adaptation Builds Complexity. Perseus Books, 1995. Kuo, R. J., Zulvia, F. E. “The gradient evolution algorithm: a new metaheuristic” Information Sciences Vol. 316 (20 septiembre) (2015): 246-265. Lewis, A., Mostaghim, S., Randal, M., (Eds.) Biologically-Inspired Optimisation Methods: Parallel Systems and Applications. Springer Verlag, 2009. Maniezzo, V., Stützle, T., VoB, S. Metaheuristics: Hybridizing Metaheuristics and Mathematical Programming. Springer Verlag, 2009. Maldonado, C. E. “Matemática aplicada y herramientas de la complejidad” En Londoño, G., Vera, J., Montealegre, M., (Eds.), Memorias del I Seminario de Matemática Aplicada. Neiva: Ed. Universidad Surcolombiana-Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 2011: 9-26. _____.“Un problema fundamental de la investigación: los problemas P vs. NP” Revista Logos, Ciencia y Tecnología Vol. 4, No. 2, Enero-Junio (2013): 10-20. Maldonado, C E., Gómez-Cruz, N. “The complexification of engineering” Complexity, Vol. 17, No. 4, (2011a): 8-15. _____.El mundo de las ciencias de la complejidad. Bogotá: Ed. Universidad del Rosario, 2011b. _____.“Biological Hypercomputation: A New Research Problem in Complexity Theory” Complexity (2014): DOI 10.1002/cplx.21535 Michalewicz, Z., Fogel, D. B. How to Solve It: Modern Heuristics. Springer Verlag, 2000. Raidl, G. R. “Decomposition based hybrid metaheuristics” European Journal of Operational Research, Vol. 244, Issue 1, (July) (2015): 66-76. Reisch, G. A. Cómo la Guerra fría transformó la filosofía de la ciencia. Hacia las heladas laderas de la lógica. Bernal: Universidad Nacional de Quilmes, 2009. Stadler, F. El círculo de Viena. Empirismo lógico, ciencia, cultura y política. México, D. F.: F. C. E., 2010. Syropoulos, A. Hypercomputation. Computing Beyond the Church-Turing Barrier. Springer Verlag, 2008. Talbi, E.-G. Metaheuristics. From Deign to Implementation. Wily & Sons, 2009.
dc.rights	Derechos de autor 2016 Revista Colombiana de Filosofía de la Ciencia	es-ES
dc.source	Revista Colombiana de Filosofía de la Ciencia; Vol 16 No 33 (2016): Revista Colombiana de Filosofía de la Ciencia	en-US
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dc.title	Metaheurísticas y resolución de problemas complejos	es-ES
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dc.type	info:eu-repo/semantics/publishedVersion

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