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programa computacional a partir de dicha especificación para la resolución de problemas combinatoriales. La búsqueda local es un enfoque bastante poderoso para enfrentar los problemas NP-hard. Ha demostrado ser una metaestrategia exitosa y además tiene la ventaja de permitir incorporar conocimiento estructural {Anderson 961. Por lo tanto, la herramienta propuesta será diseñada para apoyar para el desarrollo de heurísticas de búsqueda local. Por lo tanto, dado lo que ha señalado anteriormente, esta tesis pretende formalizar una metodología de desarrollo de heurísticas para problemas del tipo combinatorial y apoyarla a través de una herramienta que haga uso de un lenguaje declarativo. Dicha herramienta posibilitará la formalización del conocimiento de resolución a través de un lenguaje de búsqueda y a la vez, su encapsulación de forma que esté a disposición de otros diseñadores, en forma de reutilización del código de un programa computacional. Se ejemplificará el uso de la metodología y cómo la herramienta definida la apoya a través del desarrollo de una heurística para dos problemas específicos. El primer problema es una aplicación teórica como es el caso del job-shop scheduling y el segundo es una aplicación práctica que corresponde a un problema de la industria forestal chilena [Schilkrut 93, Schróder 96]. Para otorgar mayor flexibilidad a la herramienta, ésta debe permitir la interconexión con la estructura de datos que representará el problema la cual cambia dependiendo del mismo, en vez de mantener una representación genérica como las herramientas de apoyo a la modelación desarrolladas en [Singer 92, Ghidini 93, Melero 941. Bajo una arquitectura como la descrita, el lenguaje deberá ser compatible además con el ambiente de desarrollo de algoritmos propuesto en [Pinedo 93]. 25
Esta tesis esta estructurada como sigue. En el capítulo N°2 se propondrá una metodología para el desarrollo de heurísticas mientras que en el capítulo N°3 se discutirá el diseño de la herramienta de apoyo. En el capítulo N°4 se discutirá la implementación de la herramienta y en el capítulo N°5 se desarrollarán heurísticas para los problemas antes mencionados, finalizando con las conclusiones y el trabajo futuro en los dos últimos capítulos. 26
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ANEXO C : HEURÍSTICAS PARA EL PROB
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