Resumen
The Bi-Objective Multiple Row Equal Facility Layout Problem considers both quantitative and qualitative objectives that are very useful in many scenarios like the factory design. In this work, a new multi-objective GRASP approach is proposed which applies an ensemble of four different constructive methods followed by the combination of two local search procedures, improving the results from the state of the art. Due to the superiority of this proposal, a new dataset of larger problem instances is generated, providing detailed metrics of the obtained solutions.
Nicolás Rodríguez Uribe
Doctor en Inteligencia Artificial
Nicolás Rodríguez Uribe se graduó como Ingeniero en Informática en la Universidad Rey Juan Carlos en 2015. Posteriormente, completó el Máster Universitario en Ingeniería de Sistemas de Decisión en 2018 y obtuvo su Doctorado en Inteligencia Artificial por la misma universidad en 2022. Sus principales intereses de investigación se enfocan en heurísticas y metaheurísticas, optimización combinatoria, algoritmos trayectoriales, algoritmos genéticos y problemas multiobjetivo. Es miembro del grupo de investigación de alto rendimiento en algoritmos de optimización (GRAFO) de la Universidad Rey Juan Carlos. La mayoría de sus publicaciones tratan sobre el desarrollo de procedimientos heurísticos y metaheurísticos para resolver problemas complejos de optimización.
Alberto Herrán González
Profesor Titular de Universidad
J. Manuel Colmenar
Catedrático de Universidad
Mis intereses de investigación se centran en las metaheurísticas aplicadas a problemas de optimización. He trabajado en diferentes problemas de optimización combinatoria aplicando algoritmos trajectoriales como GRASP o VNS. Además, estoy muy interesado en las aplicaciones de la Evolución Gramatical, específicamente en el dominio de los modelos y la predicción, como alternativa a los enfoques de aprendizaje automático.