ROBUSTRAN: Técnicas inteligentes para la obtención de soluciones robustas y eficientes energéticamente en scheduling: aplicación al transporte

Hipersectores

Áreas de investigación

Fecha Inicio: 01/01/2014

Fecha Fin:  31/12/2017

Referencia: TIN2013-46511-C2-1-P

Entidad financiadora: Proyecto EXCELENCIA I+D+I. Ministerio de Economía y Competitividad

Participantes ai2: Salido Gregorio, Miguel Ángel, Barber Sanchis, Federico

Tradicionalmente, en Inteligencia Artificial, las áreas de planificación y asignación de recursos (scheduling) han centrado su interés principalmente en la obtención eficiente de soluciones optimizadas, asumiendo costes energéticos fijos y entornos deterministas con información completa. Sin embargo, los problemas de scheduling, en particular de transporte, se desarrollan en entornos dinámicos, parcialmente deterministas o con información incompleta, donde los recursos tienen un consumo energético variable. Todo ello hace que, ante incidencias y/o variaciones del problema, la solución inicialmente obtenida no sea ya válida o tan optimizada como se preveía. Por ello, surge la necesidad de obtener soluciones que sean robustas y a la vez eficientes energéticamente. Esta es una línea novedosa en la resolución de Problemas de Optimización y Satisfacción de Restricciones (CSOPs). Sin embargo, a pesar de su interés, sobre todo en escenarios reales de transporte, los conceptos asociados a la robustez y a eficiencia energética de soluciones no están plenamente formalizados, ni caracterizada su relación con otros parámetros de la propia solución
(optimalidad) ni con parámetros significativos del problema. Por todo ello, es necesario desarrollar nuevas técnicas de Inteligencia Artificial que permitan obtener soluciones más robustas y eficientes energéticamente en problemas de planificación y scheduling, teniendo en cuenta la información parcial disponible y que, por tanto, puedan asumir incidencias o efectos inesperados en su ejecución, así como variaciones de consumo energético en función de su uso o franja horaria asignada a los recursos. Si además se pretende que la robustez de las soluciones no afecte significativamente su optimalidad en cuanto a otras medidas de rendimiento, nos estaremos enfrentando a un importante reto científico-técnico de incuestionable aplicabilidad en el desarrollo de modelos para avanzar en la logística del transporte tanto marítimo como terrestre, tal y como se refleja en los objetivos marcados por la comisión europea para el Horizonte 2020.

Con estos objetivos se plantea un proyecto integrador en el que confluyan dos líneas complementarias de investigación para la obtención de soluciones robustas y eficientes energéticamente: (i) técnicas basadas satisfacción y optimización de restricciones en entornos dinámicos y (ii) técnicas basadas en metaheurísticas para optimización combinatoria.

Las técnicas y métodos a desarrollar suponen una línea novedosa de desarrollo científico que supera los objetivos tradicionales en scheduling y transporte, incorporando las nuevas tendencias de investigación y desarrollo en esta área. Las técnicas desarrolladas serán de contrastable utilidad práctica en el ámbito del transporte, destacando los correspondientes a las EPOS (transporte ferroviario y por carretera, logística, ingeniería eléctrica, energía etc.) que manifiestan su interés en los resultados del proyecto.


Proyectos

Próximos Eventos

May
5
Mar
12:00 am SMART4ALL Convocatoria Abierta
SMART4ALL Convocatoria Abierta
May 5 a las 12:00 am – Dic 31 a las 12:00 am
SMART4ALL Convocatoria Abierta
SMART4ALL (Proyecto H2020) da apoyo a soluciones digitales innovadoras y extraordinarias en donde la colaboración con otras organizaciones es la base del éxito. La iniciativa busca impulsar soluciones digitales de España y Europa basadas en

 

 

 

 

 

Cómo llegar I  Planos I Contacto
Universitat Politècnica de València © 2015 · Tel. (+34) 96 387 90 00 · informacion@upv.es
campus UPV de excelencia campus UPV de excelencia