Un Algoritmo Genético para un Problema de Horarios con Restricciones Especiales

Carlos Pérez de la Cruz; Javier Ramirez Rodríguez

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Un Algoritmo Genético para un Problema de Horarios con Restricciones Especiales

Pérez de la Cruz, Carlos ^[1] ; Ramírez Rodríguez, Javier ^[2]
1. [1] Universidad Nacional Autónoma de México
  
  Universidad Nacional Autónoma de México
  
  México
2. [2] Universidad Autónoma Metropolitana
  
  Universidad Autónoma Metropolitana
  
  México
Localización: Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones, ISSN 2215-3373, ISSN-e 2215-3373, Vol. 18, Nº. 2, 2011, págs. 215-229
Idioma: español
Títulos paralelos:
- a genetic algorithm in a schedule problem with special constraints
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Resumen
- español
  En Ramírez (2001) se introdujo el problema de coloración robusta generalizado (PCRG), el cual resuelve problemas de horarios que consideran restricciones del tipo: dos eventos no pueden realizarse a la misma hora y debe haber al menos d días entre dos eventos. El PCRG es una coloración robusta, en que dada una gráfica y un número fijo de colores, no necesariamente el número cromático, considera la distancia entre colores como penalización de las aristas complementarias.Se demostró que el problema es NP-Completo, por lo que es necesario utilizar métodos aproximados para encontrar buenas soluciones en un tiempo razonable. En este trabajo se presenta un híbrido de un algoritmo genético con uno de búsqueda local para casos de 30 a 120 horas por semana, se demuestra que para algunos la solución es óptima y en otros se encuentran soluciones muy prometedoras.
- English
  Ramírez (2001) introduced the generalized robust coloring problem (GRCP), this problem lets solve timetabling problems which considers constraints such as: two events can not be assigned at the same time and there must be at least d days between two events.The GRCP deals with a robust coloring for a given graph with a fixed number of colors, not necessarily the chromatic number and considers the distance between colors as the penalization of complementary edges. It was shown that the problem is NP-complete, so it is necessary to use approximate methods to find good solutions in a reasonable time. This paper presents a hybrid of a genetic algorithm with a local search for cases of 30-120 hours per week; it is shown that for some cases the found solution is optimal and in other cases the solutions are very promising.