Bienvenido al proyecto COMET
(English Version)
Combinatorial
Optimisation & MEtaheuristics
Team
Los problemas de optimización combinatoria se encuentran en diversos
tipos de aplicaciones, los cuales requieren de una asignación o
partición,por ejemplo asignar un cierto número de unidades
con capacidades de almacenamiento respetando ciertas restricciones de los
problemas.
En COMET
usamos las técnicas
de investigación de operaciones y técnicas modernas con métodos
heurísticos. Nuestro objetivo es de desarrollar y de
promover los métodos basados en metaheurísticas, tales como
Algoritmos Genéticos y evolucionistas, Simulated Annealing, Tabu
Search, Colonias de Hormigas y otros algoritmos de tipo híbridos,
en su aplicación para la resolución de problemas de
satisfacción y de optimización con restricciones en dominios
finitos o discretos.
Dada la naturaleza de la mayoría de las aplicaciones en consideración,
nuestro quehacer incluye ciertos aspectos de paralelización.
Areas de aplicación:
-
Bin packing
-
Vehicle Routing
-
Scheduling
-
Network Planning
-
Information Retrieval, Data Mining,...
Proyectos Realizados:
Métodos Evolucionistas para resolver problemas de Optimización
con Satisfacción de Restricciones.(P.99.24.01)
Proyecto en Ejecución:
-
Modern Artificial Intelligence Techniques for Problem Solving
Temas de Investigación
-
Algoritmos Evolucionistas y/o híbridos para la resolución
de:
- Space Planning Problem
- Constraint Satisfaction Problems y su paralelización
- Time Tabling y su paralelización
- Vehicle Routing Problem
- Problemas reales de Optimización Combinatoria
-
Colonias de Hormigas para:
- Travel Salesman Problem.
Integrantes del Equipo
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Giglia Gómez
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Nancy Perez
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Wenceslao Palma
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Marcelo Mendoza
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Jorge Maturana
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Rodrigo Pando
Antiguos Miembros del equipo
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Arturo Nuñez (SISDEF)
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Francisco Urrutia (Armada de Chile)
Relaciones Internacionales e Industriales
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Laboratoire d'Informatique de Paris VI, Université Pièrre
et Marie Curie, Francia
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Equipo de Investigación "Contraintes", Lab. CERMICS, Sophia-Antipolis,
Francia
.
Publicaciones
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Tesis Magister en Informática Sr. Arturo Nuñez, UTFSM
"Un
Algoritmo Evolucionista Multipoblacional para la Resolución de Problemas
de
Satisfacción de Restricciones Difíciles", Abril 2000
Responsable Científico
María-Cristina
Riff
+56 32 654405
Sólo piense que podríamos hacer
en conjunto