Una propuesta de una herramienta flexible para problemas de scheduling

El problema general de scheduling representa un desafío para su resolución dado que es un problema inherentemente difícil. Por otro lado, existe una gran variedad de enfoques cuya efectividad depende del tipo, tamaño y otras características del problema de scheduling. Tales enfoques incluyen métodos tradicionales de investigación operativa, búsqueda local y sus diferentes versiones (por ejemplo, simulated annealing y tabu search) y más recientemente diversas meta heurísticas bioinspiradas (computación evolutiva y ant colony optimization, entre otras). La propuesta presentada aquí incluye una herramienta flexible basada en algoritmos evolutivos para ser aplicada a un amplio conjunto de tipos de problemas de scheduling. Eje: Sistemas de información y Metaheurística Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)