Dado un conjunto de requerimientos lineales y un número ilimitado de barras de metal (u otro material) de tamaño estándar, con dimensión mayor a la de los requerimientos. El Problema de Cortes consiste en realizar cortes sobre las barras de tamaño estándar, de tal manera que se obtengan todos los requerimientos con el menor número de barras de tamaño estándar y el menor desperdicio posible. El problema es NP-Difícil, y presenta diversas aplicaciones en los diversos sectores de la industria, tales como la maderera, metal, plástico, etc. La presente Tesis, muestra un Procedimiento de Búsqueda Aleatoria, Adaptativa y Golosa (GRASP), para la resolución del problema de cortes. Experimentos numéricos realizados del algoritmo propuesto sobre 100 problemas-test, reportan una eficiencia, promedio del 95.4% para un parámetro de relajación de 0.5 y 2000 iteraciones. El software implementado consta de 4 módulos importantes: ingreso de datos necesarios para la realización de los cortes, Algoritmos Golosos FFD (First Fit Decreasing) y BFD (Best Fit Decreasing), GRASP y Reportes. / Given a group of lineal requirements and a limitless number of metal bars (or another material) of standard size, with more dimension to that of the requirements. The Cutting Stock Problem consists on carrying out courts on the bars of standard size, in such a way that all the requirements are obtained with the smallest number of bars of standard size and the minor waste possible. The problem is NP-hard, and it presents several applications in the different sectors of the industry, such as the lumberman, metal, plastic, etc. The present Thesis shows a Procedure of Random Search, Adaptive and Greedy to solve the Cutting Stock Problem. Carried out numeric experiments of the algorithm proposed on 100 problem-tests, they report efficiency, average of 95.4% for a parameter of relaxation of 0.5 and 2000 iterations. The implemented software consists of 4 important modules: entrance of necessary data for the realization of the cuts, Greedy Algorithms FFD (First Fit Decreasing) and BFD (Best Fit Decreasing), GRASP and Reports.

Dado un conjunto de requerimientos lineales y un número ilimitado de barras de metal (u otro material) de tamaño estándar, con dimensión mayor a la de los requerimientos. El Problema de Cortes consiste en realizar cortes sobre las barras de tamaño estándar, de tal manera que se obtengan todos los requerimientos con el menor número de barras de tamaño estándar y el menor desperdicio posible. El problema es NP-Difícil, y presenta diversas aplicaciones en los diversos sectores de la industria, tales como la maderera, metal, plástico, etc. La presente Tesis, muestra un Procedimiento de Búsqueda Aleatoria, Adaptativa y Golosa (GRASP), para la resolución del problema de cortes. Experimentos numéricos realizados del algoritmo propuesto sobre 100 problemas-test, reportan una eficiencia, promedio del 95.4% para un parámetro de relajación de 0.5 y 2000 iteraciones. El software implementado consta de 4 módulos importantes: ingreso de datos necesarios para la realización de los cortes, Algoritmos Golosos FFD (First Fit Decreasing) y BFD (Best Fit Decreasing), GRASP y Reportes. / Given a group of lineal requirements and a limitless number of metal bars (or another material) of standard size, with more dimension to that of the requirements. The Cutting Stock Problem consists on carrying out courts on the bars of standard size, in such a way that all the requirements are obtained with the smallest number of bars of standard size and the minor waste possible. The problem is NP-hard, and it presents several applications in the different sectors of the industry, such as the lumberman, metal, plastic, etc. The present Thesis shows a Procedure of Random Search, Adaptive and Greedy to solve the Cutting Stock Problem. Carried out numeric experiments of the algorithm proposed on 100 problem-tests, they report efficiency, average of 95.4% for a parameter of relaxation of 0.5 and 2000 iterations. The implemented software consists of 4 important modules: entrance of necessary data for the realization of the cuts, Greedy Algorithms FFD (First Fit Decreasing) and BFD (Best Fit Decreasing), GRASP and Reports.

Se tiene un grupo de requerimientos de piezas con una cantidad ilimitada de barras de algún tipo de material de tamaño estándar y éste posee mayor dimensión que el grupo de requerimientos. El problema de cortes 1D describe la utilización de las barras de tamaño estándar realizando cortes sobre ellas, de manera que se satisfaga todos los requerimientos con el menor número de barras de tamaño estándar. El problema es catalogado como NP-Difícil [Garey+79], y es ampliamente aplicado en diversos sectores de la industria tales como la maderera, vidrio, papelera, siderúrgica, etc. La presente tesis propone dos algoritmos GRASP Reactivo para el problema de cortes 1D, basado en los algoritmos GRASP BFD y GRASP FFD propuestos por [Mauricio+02], además, desarrolla un sistema de optimización basado en los algoritmos propuesto. Se realizan experimentos numéricos del algoritmo propuesto sobre 100 instancias de pruebas, de donde se obtiene una eficiencia promedio de 97.04% y una eficiencia ponderada de 97,19% para el GRASP Reactivo BFD con proceso de mejoría, además se observa que el GRASP BFD con proceso de mejoría converge más rápido al encontrar una solución, donde realiza en promedio 1237 iteraciones. Los resultados numéricos muestran una mejora del GRASP Reactivo con respecto al GRASP básico implementado por Ganoza y Solano [Ganoza+02] que obtuvo una eficiencia promedio de 96.73%. Estas mejorías se pueden explicar porque el parámetro de relajación y se ajusta de manera automática y es guiada en la búsqueda de una mejor solución. / It has a set of requirements of parts with an unlimited number of bars of some kind of standard size and material and this has increased the group size requirements. The cutting stock problem 1D describes the use of standard-size bars of making cuts on them, so that it meets all requirements with the least number of standard size bars. The problem is listed as NP-Hard [Garey+79], and is widely used in various industry sectors such as wood, glass, paper, steel, and so on. This thesis proposes two algorithms Reactive GRASP to the cutting stock problem 1D, based on the algorithms GRASP BFD and GRASP FFD proposed by [Mauricio+02], also, developed an optimization system based on the proposed algorithms. Numerical experiments are conducted of the proposed algorithm on 100 instances of testing, where you get an average efficiency of 97.04% and a weighted efficiency of 97,04%, also be seen that the GRASP BFD with improvement converges faster to find a solution average of 1237 iterations. The numerical results show an improvement of reactive GRASP with respect to the basic GRASP implemented by Ganoza and Solano [Ganoza+02], who obtained an average efficiency of 96,73%. These improvements can be explained as the relaxation parameter and is set automatically and is guided in the search for a better solution.

Se tiene un grupo de requerimientos de piezas con una cantidad ilimitada de barras de algún tipo de material de tamaño estándar y éste posee mayor dimensión que el grupo de requerimientos. El problema de cortes 1D describe la utilización de las barras de tamaño estándar realizando cortes sobre ellas, de manera que se satisfaga todos los requerimientos con el menor número de barras de tamaño estándar. El problema es catalogado como NP-Difícil [Garey+79], y es ampliamente aplicado en diversos sectores de la industria tales como la maderera, vidrio, papelera, siderúrgica, etc. La presente tesis propone dos algoritmos GRASP Reactivo para el problema de cortes 1D, basado en los algoritmos GRASP BFD y GRASP FFD propuestos por [Mauricio+02], además, desarrolla un sistema de optimización basado en los algoritmos propuesto. Se realizan experimentos numéricos del algoritmo propuesto sobre 100 instancias de pruebas, de donde se obtiene una eficiencia promedio de 97.04% y una eficiencia ponderada de 97,19% para el GRASP Reactivo BFD con proceso de mejoría, además se observa que el GRASP BFD con proceso de mejoría converge más rápido al encontrar una solución, donde realiza en promedio 1237 iteraciones. Los resultados numéricos muestran una mejora del GRASP Reactivo con respecto al GRASP básico implementado por Ganoza y Solano [Ganoza+02] que obtuvo una eficiencia promedio de 96.73%. Estas mejorías se pueden explicar porque el parámetro de relajación y se ajusta de manera automática y es guiada en la búsqueda de una mejor solución. Palabras clave: GRASP Reactivo, optimización combinatoria, meta heurísticas, problema de corte y empaquetado. / It has a set of requirements of parts with an unlimited number of bars of some kind of standard size and material and this has increased the group size requirements. The cutting stock problem 1D describes the use of standard-size bars of making cuts on them, so that it meets all requirements with the least number of standard size bars. The problem is listed as NP-Hard [Garey+79], and is widely used in various industry sectors such as wood, glass, paper, steel, and so on. This thesis proposes two algorithms Reactive GRASP to the cutting stock problem 1D, based on the algorithms GRASP BFD and GRASP FFD proposed by [Mauricio+02], also, developed an optimization system based on the proposed algorithms. Numerical experiments are conducted of the proposed algorithm on 100 instances of testing, where you get an average efficiency of 97.04% and a weighted efficiency of 97,04%, also be seen that the GRASP BFD with improvement converges faster to find a solution average of 1237 iterations. The numerical results show an improvement of reactive GRASP with respect to the basic GRASP implemented by Ganoza and Solano [Ganoza+02], who obtained an average efficiency of 96,73%. These improvements can be explained as the relaxation parameter and is set automatically and is guided in the search for a better solution. Keywords: Reactive GRASP, combinatorial optimization, metaheuristics, cutting stock problem.

Presenta una propuesta del uso de dos metaheurísticas: optimización basada en colonia de hormigas y metaheurística golosa, los que permitirán la generación automática de casos de prueba para test sobre una GUI (Graphical User Interface) con el objetivo de que sean aplicados al producto final (pruebas funcionales) y detecten en qué puntos el producto no cumple sus especificaciones. Esto facilitará a las empresas de software la modificación de algún artefacto o componente del sistema por cambios en el negocio, y la generación de nuevos casos de prueba asociados al cambio realizado. / Tesis

Existen algunos métodos en la actualidad para el mejoramiento de la interfaz gráfica de usuario (GUI), métodos que, muchas veces, se basan en la recopilación de información vía test de usuarios y en la creatividad del diseñador; de acuerdo a las funcionalidades que debe proporcionar la GUI para el procesamiento de los datos. En el presente trabajo desarrollaremos una metodología de optimización para el diseño de una GUI utilizando un algoritmo de procedimiento de búsqueda adaptativa aleatoria (GRASP), que tendrá como base un algoritmo goloso de tipo FFD (first fit decreassing), que nos permitirá encontrar un diseño óptimo de una GUI, basado en la eficiente distribución de objetos visuales. Este diseño óptimo servirá para la correcta comunicación hombre-maquina en el eficiente procesamiento de los datos. Cabe recalcar que siempre un diseño de una GUI guarda una estrecha relación con el desarrollo cognitivo del usuario. Esto puede ocasionar una pequeña variación en el diseño final de una GUI. / -- There are ome methods at the present time for the improvement of the Graphic User Interface (GUI), methods that, often, are based on the compilation of information through test of users and on the creativity of the designer; according to the functionalities that must provide the GUIs to data processing. In the present work we will develop to a methodology of optimization for the design of a GUI, using a Greedy Randomized Adaptative Procedures Search (GRASP), which it will have as it bases a goloso algorithm of FFD (first fit decreassing) type, that will allow to find an optimal design of a GUI optimal, based on the efficient distribution of visual objects. This optimal design will be used for the man machine right communication in the efficient data processing. It is important to stress that a design of a GUI always keepsa narrow relation with a user’s cognitive development. It can cause a little variation in the final design of a GUI.

Resuelve el problema Guillotine Cutting Stock Problem with Demand on Varied Stock (GCSP-DVS) a través de un algoritmo FFD-Eficiente variado (FFD-E 2DGV). Además, demuestra la capacidad del algoritmo propuesto para incidir en el ahorro significativo a través del reúso de materia prima reciclable para el proceso industrial de corte bidimensional. Asimismo, compendia los resultados del algoritmo propuesto aplicado al GCSP-DVS y los resultados comparativos entre el FFD y el FFD-E aplicado al GCSP-D; generando un banco inédito para instancias de cortes 2 dimensiones de tipo guillotina sobre stock de tamaño variado y otra de demostraciones numéricas comparativas del FFD-E respecto al FFD, respectivamente. Finalmente, implementa un sistema computacional parametrizable que ejecute el algoritmo propuesto y arroje reportes de solución del citado problema GCSP con demanda sobre stock variado (GCSP-DVS).

Desarrolla el diseño de un algoritmo para el conteo de células sanguíneas, específicamente el conteo glóbulos rojos y conteo diferenciado de glóbulos blancos, mediante el Procesamiento Digital de Imágenes; basado en dos algoritmos propuestos para cada caso respectivamente. Esto, permite automatizar el conteo a través del empleo de una computadora en un tiempo más breve que el empleado por un especialista. Para realizar el proceso mencionado, la imagen es captada por una cámara instalada en un microscopio y luego transmitida a la computadora para su análisis y conteo de las células sanguíneas mediante el algoritmo desarrollado. / Tesis

Analiza la aplicación de la metodología BIM en una obra de edificación multifamiliar en Lima Metropolitana, donde se evalúa los beneficios de emplear esta metodología. Para ello se realiza un comparativo entre dos obras de edificación de similares características; una que utiliza la metodología BIM en sus etapas de diseño y ejecución; y otra que se diseña y construye bajo el método tradicional. / Tesis

Existen algunos métodos en la actualidad para el mejoramiento de la interfaz gráfica de usuario (GUI), métodos que, muchas veces, se basan en la recopilación de información vía test de usuarios y en la creatividad del diseñador; de acuerdo a las funcionalidades que debe proporcionar la GUI para el procesamiento de los datos. En el presente trabajo desarrollaremos una metodología de optimización para el diseño de una GUI utilizando un algoritmo de procedimiento de búsqueda adaptativa aleatoria (GRASP), que tendrá como base un algoritmo goloso de tipo FFD (first fit decreassing), que nos permitirá encontrar un diseño óptimo de una GUI, basado en la eficiente distribución de objetos visuales. Este diseño óptimo servirá para la correcta comunicación hombre-maquina en el eficiente procesamiento de los datos. Cabe recalcar que siempre un diseño de una GUI guarda una estrecha relación con el desarrollo cognitivo del usuario. Esto puede ocasionar una pequeña variación en el diseño final de una GUI. / There are ome methods at the present time for the improvement of the Graphic User Interface (GUI), methods that, often, are based on the compilation of information through test of users and on the creativity of the designer; according to the functionalities that must provide the GUIs to data processing. In the present work we will develop to a methodology of optimization for the design of a GUI, using a Greedy Randomized Adaptative Procedures Search (GRASP), which it will have as it bases a goloso algorithm of FFD (first fit decreassing) type, that will allow to find an optimal design of a GUI optimal, based on the efficient distribution of visual objects. This optimal design will be used for the man machine right communication in the efficient data processing. It is important to stress that a design of a GUI always keepsa narrow relation with a user’s cognitive development. It can cause a little variation in the final design of a GUI.