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López-Plata, I., Expósito-Izquierdo, C., Lalla-Ruiz, E., Melián-Batista, B., Moreno-Vega, J.M. (2022). A Greedy Randomized Adaptive Search with Probabilistic Learning for solving the Uncapacitated Plant Cycle Location Problem. International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence.

Este artículo aborda el Uncapacitated Plant Cycle Location Problem, un problema de localización y enrutamiento que busca determinar un subconjunto de localizaciones donde establecer plantas dedicadas a proporcionar servicio a clientes. Se propone un modelo de optimización para definir el problema y para resolverlo en instancias de pequeño tamaño. Con el objetivo de resolverlo en instancias de tamaño medio y grande, se crea un Procedimiento de Búsqueda Voraz Aleatorizada y Adaptativa (GRASP en inglés) con un modelo de aprendizaje probabilístico. Los resultados computacionales indican un gran rendimiento del algoritmo propuesto en términos de calidad de las soluciones así como en tiempo computacional.

Robinson, Y. H., Vimal, S., Julie, E. G., Khari, M., Expósito-Izquierdo, C., & Martínez, J. (2021). Hybrid optimization routing management for autonomous underwater vehicle in the internet of underwater things. Earth Science Informatics, 14(1), 441-456.

El artículo propone una estrategia de enrutamiento utilizada para proporcionar eficiencia energética mientras se realiza el enrutamiento basado en clústeres en Internet of Underwater Things. Las técnicas han demostrado ser altamente efectivas y eficientes a la hora de reducir el consumo energético.

López-Plata, I., Expósito-Izquierdo, C., & Moreno-Vega, J. M. (2019). Minimizing the operating cost of block retrieval operations in stacking facilities. Computers & Industrial Engineering, 136, 436-452.

El artículo resuelve el problema de recolocación de contenedores en una terminal marítima de contenedores minimizando el “coste de operación”, un coste proporcional a la distancia recorrida por la grúa para mover los contenedores que puede ser adaptada a diferentes medidas como el tiempo, el consumo de energía, etc. Se propone un modelo de optimización para definir el problema, así como un algoritmo A* exacto y un algoritmo heurístico híbrido para resolverlo. La técnica heurística es capaz de resolver el problema con resultados de buena calidad en cortos tiempos computacionales.

Castilla-Rodríguez, I., Expósito-Izquierdo, C., Melián-Batista, B., Aguilar, R. M., & Moreno-Vega, J. M. (2020). Simulation-optimization for the management of the transshipment operations at maritime container terminals. Expert Systems with Applications, 139, 112852.

Se propone un sistema inteligente que integra técnicas de Inteligencia Artificial y herramientas de simulación para ayudar a los gestores de terminales. El sistema combina un algoritmo evolutivo inteligente para generar cronogramas de alta calidad para las grúas con un modelo de simulación que incorpora la incertidumbre y el impacto de los vehículos de reparto interno.

López-Plata, I., Expósito-Izquierdo, C., Lalla-Ruiz, E., Melián-Batista, B., & Moreno-Vega, J. M. (2017). Minimizing the Waiting Times of block retrieval operations in stacking facilities. Computers & Industrial Engineering, 103, 70-84.

Este artículo resuelve el problema de recolocación de contenedores en una terminal marítima de contenedores minimizando los tiempos de espera del cliente por los mismos. El principal propósito de este problema es la mejora de la calidad del servicio (QoS) de la terminal. Se proponen un modelo de optimización y un algoritmo heurístico para resolver el problema, devolviendo este último soluciones de buena calidad en tiempos computacionales cortos.

Expósito-Izquierdo, C., López-Plata, I., & Moreno-Vega, J. M. (2015). Problem MetaHeuristic Solver: An educational tool aimed at studying heuristic optimization methods. Computer Applications in Engineering Education, 23(6), 897-909.

En este artículo se describe el programa Problem MetaHeuristic Solver. Esta herramienta permite crear, configurar y ejecutar algoritmos heurísticos en diferentes tipos de problemas utilizando una interfaz de usuario intuitiva. El principal objetivo del programa es el estudio del comportamiento de los algoritmos heurísticos en diferentes situaciones y extraer información útil sobre su ejecución, con el objetivo de ayudar en la enseñanza de este tipo de algoritmos.