Resumen Determinar el espectro de energía de dos haces de rayos X de kilovoltaje (kV), a partir de sus curvas de transmisión, mediante una metodología matemática basada en la transformada de Laplace y el algoritmo de transmisión se asociaron, por medio de una expresión matemática derivada de la solución analítica de la transformada de Laplace. Los datos de transmisión se calcularon relacionando el kerma de aire de los haces atenuados, al pasar por placas de aluminio de diferente espesor, con el de los no atenuados. La función de recocido simulado generalizada, desarrollada en un trabajo anterior, se empleó para descifrar los parámetros de la expresión y así obtener los espectros. La validación se realizó comparando las capas semirreductoras de las curvas de transmisión y las extraídas de los espectros. El error porcentual cuadrático medio entre los datos de transmisión y la curva de ajuste para cada espectro, definido a partir de los parámetros encontrados, fue inferior al 1 %, lo que indica un buen ajuste. Se observó el mismo error cuando se cotejó la primera capa semirreductora de las curvas de transmisión y las de cada espectro reconstruido. El tiempo de cálculo de los parámetros fue de 5 s para 80 kV y 14 s para 120 kV. En ningún caso se obtuvo una solución no realista de los espectros. Estos resultados fueron mejores que los de un trabajo anterior en el que se utilizaron mínimos cuadrados. La metodología de reconstrucción basada en recocido simulado generalizado, empleada en este manuscrito, pudo derivar de manera eficiente los espectros de dos haces de kilovoltaje con una precisión comparable a la de trabajos anteriores. Una limitación es que la validación no se realizó comparando con los espectros del equipo.

Resumo Encontrar o espectro de energia de dois feixes de raios-X de quilovoltagem a partir das curvas de transmissão por meio de uma metodologia matemática baseada na transformada de Laplace e no algoritmo de recozimento simulado generalizado. Os espectros de energia e os dados de transmissão foram associados por meio de uma expressão matemática derivada da solução analítica da transformada de Laplace. Os dados de transmissão foram calculados relacionando o kerma no ar dos feixes atenuados, ao passar por placas de alumínio de diferentes espessuras, com o dos feixes não atenuados. A função de recozimento simulado generalizado, desenvolvida em um trabalho anterior, foi empregada para encontrar os parâmetros da expressão para assim determinar os espectros. A validação da metodologia foi feita pela comparação das camadas semirredutoras obtidas das curvas de transmissão e dos espectros. O erro percentual médio quadrático entre os dados de transmissão e a curva de ajuste, para cada espectro definido a partir dos parâmetros encontrados, foi menor do que 1%, indicando um bom ajuste. O mesmo erro foi observado quando comparada a primeira camada semirredutora das curvas de transmissão e aquelas de cada espectro reconstruído. O tempo de cálculo dos parâmetros foi de 5 s para 80 kV e 14 s para 120 kV. Em nenhum caso, solução não realista dos espectros foi obtida. Os resultados foram melhores do que um trabalho anterior onde mínimos quadrados foram usados. A metodologia de reconstrução fundamentada no recozimento simulado generalizado, empregada neste trabalho, pôde derivar eficientemente os espectros de dois feixes de raios-X com precisão comparável a trabalhos anteriores. Uma limitação é que a validação não foi feita por comparação com os espectros do equipamento.

Abstract (Objective): To unfold the energy spectrum of two kilovoltage (kV) X-ray beams from transmission curves through a mathematical methodology based on Laplace transform and the generalized simulated annealing algorithm. (Methodology) Energy spectra of photon beams and transmission data were associated by means of a mathematical expression derived from the analytical solution of Laplace transform. Transmission data was calculated by relating the air kerma of the attenuated beams, passing through aluminium plates of different thickness, to that of the non-attenuated beam. Generalized simulated annealing function, developed in an early work, was employed to find the parameters of the expression and so determine the spectra. Validation of the methodology was done by the comparison of the half-value layers obtained from transmission curves and the spectra. (Results) The mean square percentage error between transmission data and fitting curve of each spectrum defined from the parameters found was lower than 1% indicating a good adjustment. The same error was observed when the first half-value layer (HVL) from the transmission curves and those of each reconstructed spectrum were compared. Calculation time of parameters was 5 sec for 80 kV and 14 sec for 120 kV. In no case, non-realistic solution of energy spectra was obtained. These results were better than an early work where leastsquares were used. (Conclusion) The reconstruction methodology based on generalized simulated annealing employed in this manuscript can efficiently derive the spectra of two X-ray beams with comparable accuracy to previous work. A limitation is that validation was not done by comparing data with the equipment’s spectra.

Resumen Contexto: Los problemas de optimización permiten representar situaciones de la vida real, y con un método apropiado se puede llegar a una buena solución del problema. Conceptualmente, el problema bajo estudio se conoce como problema de planificación de ruta de autobuses escolares. El presente trabajo puede ser tomado como punto de partida para la creación de herramientas para este problema. Método: En este trabajo se diseñó e implementó un modelo matemático del problema basado en la literatura y se adaptó para su solución usando algoritmos metaheurísticos. Se implementaron tres operadores de mutación y un mecanismo de selección basado en pesos, según las mejoras que brindaba cada uno a la solución. Para evaluar los resultados, se realizó una comparación estadística con otra solución de la literatura a partir de la evaluación de 112 instancias del problema. Resultados: En la solución de las 112 instancias del problema se utilizaron los siguientes algoritmos: búsqueda tabú, variantes del escalador de colinas, recocido simulado y un portafolio de algoritmos que incluye a los anteriores. Los resultados reflejaron que el mejor comportamiento lo obtuvo el portafolio con resultados comparables a los de la literatura. Sin embargo, a medida que crece el número de instancias, los resultados tienden a empeorar. Conclusiones: Con esta investigación se obtuvo un modelo que permite representar el problema inicial, así como dos algoritmos para la búsqueda de soluciones utilizando metaheurísticas. Según los resultados obtenidos, los trabajos futuros deben encaminarse hacia nuevas formas de construcción de la solución inicial y la implementación de nuevos operadores de asignación y mutación.

Abstract Context: Optimization problems allow representing real-life situations, and, with the right method, a good solution to a problem can be reached. Conceptually, the problem under study is known as the School Bus Routing Problem. This work can be taken as a starting point for the creation of tools for this problem. Method: In this work, a mathematical model based on the literature was designed and implemented, and it was adapted to be solved using metaheuristics. Three mutation operators and a selection mechanism based on weights were implemented according to the improvements that each of them offered to the solution. To evaluate the results, a statistical comparison was made with another solution in the literature based on the evaluation of 112 instances of the problem. Results: In the solution of the 112 instances of the problem, the following algorithms were used: the Tabu Search, Hill Climbing variants, Simulated Annealing, and an algorithm portfolio that includes the previous ones. The results showed that the best behavior was obtained by the portfolio, with results comparable to those in the literature. However, as the number of instances grows, the results tend to get worse. Conclusions: With this research, it was possible to obtain a model that represents the initial problem, as well as two algorithms for finding solutions by means of metaheuristics. According to the results obtained, future work should be directed towards new ways of building the initial solution and the implementation of new assignment operators.

ABSTRACT The research addresses a fuzzy variant of the Variable Cost and Size Bin Packing Problem where an overload of the bins is allowed. The level of overload is defined by alpha-cuts or membership values which generates crisp instances that conform the fuzzy problem. The empirical sampling of the alpha-cuts has the problem that every single crisp instance must be solved as well as it can be missed interesting solutions that improve the trade-off between cost and capacity. In the present work a proposal is introduced where the problem of obtaining the fuzzy solution is treated as a multiobjective problem aiming to minimize the cost while maximizing the membership value of the solution. For this, the multiobjective metaheuristics Local Search, Ulungu Simulated Annealing, Genetic Algorithm and its variant NSGA-II were used. Several operators based on the First Fit Decreasing heuristic were implemented. The experimental results showed that the NSGA-II turns out to be the most efficient and at the same time the slowest, but without becoming unfeasible its use in large instances. It was also verified in a group of fuzzy instances, of which the exact solution is known for 11 membership values, that this method allows obtaining solutions that improve membership values with the same cost.

RESUMEN En la investigación se aborda una variante difusa del Problema de Empaquetamiento con Costo y Tamaño Variables donde se permite una sobrecarga de los contenedores. El nivel de sobrecarga está definido por valores de alfa-corte o pertenencia de los cuales se generan instancias que conforman el problema difuso. El muestreo empírico de los alfa-corte tiene el problema de que cada instancia con un grado de pertenencia determinado, debe resolverse y además se pueden perder soluciones interesantes en cuanto a compromiso costo-capacidad. En el presente trabajo se introduce una propuesta donde se trata el problema de la obtención de la solución difusa como un problema multiobjetivo donde se busca minimizar el costo mientras se maximiza el valor de pertenencia de la solución. Para esto se utilizaron las metaheurísticas multiobjetivo Búsqueda Local, Recocido Simulado Ulungu, Algoritmo Genético y su variante NSGA-II. Fueron implementados varios operadores basados en la heurística First Fit Decreasing. Los resultados experimentales mostraron que el NSGA-II resulta ser el más eficaz a la misma vez que el más lento, pero sin llegar a ser inviable su utilización en instancias grandes. También se comprobó en un grupo de instancias difusas, de las cuales se conoce la solución exacta para 11 valores de pertenencia, que este método permite obtener soluciones que mejoran valores de pertenencia con el mismo costo.

Argentina, has a solid higher education system through national public universities, mostly with face-to-face offers, has been going through a process of preventive social isolation in the educational field since mid-March 2020. When thinking about access to education and the transit of students during their educational training, and mainly in the section of higher education and professional training, the advent of COVID-19 has established a series of dissonances and / or counterpoints in the practices educational perceived as 'normal' in the context prior to the pandemic by the actors involved; It has highlighted underlying problems that must be addressed in the immediate future and create a solid foundation for the coming stage of general education. The article focuses on a review of 'policies' and 'normal' uses of teaching practices used, analyzed through different theories and mathematical statistical methods, such as Analytic Hierarchy Process (AHP), Montecarlo simulation, Simulated Annealing (SA), among others, which are perceived in counterpoint with the current virtual context. It is intended to postulate how educational processes should be reconverted in order to achieve universality of access in the current and post-pandemic context.

Argentina, poseedora de un sólido sistema de educación superior a través de universidades nacionales públicas, mayormente con ofertas presenciales, se encuentra transitando un proceso de aislamiento social preventivo en el ámbito educativo desde mediados de marzo de 2020. Al pensar en el acceso a la educación y al tránsito de los alumnos durante su formación educativa, y principalmente en el tramo de educación superior y formación profesional, el advenimiento de COVID-19 ha establecido una serie de disonancias y/o contrapuntos en las prácticas educativas percibidas como ´normales´ en el contexto anterior a la pandemia por los actores involucrados; ha resaltado problemáticas subyacentes que deben ser atendibles en lo inmediato y crear cimientos sólidos para la etapa venidera de educación general. El artÃculo se centra en un repaso de ‘polÃticas’ y usos ´normales´ de prácticas docentes utilizadas, analizadas a través de diferentes teorÃas y métodos estadÃsticos matemáticos, tales como Proceso AnalÃtico Jerárquico (AHP), simulación Montecarlo, Recocido Simulado (SA), entre otras, las cuales son percibidas en contrapunto con el contexto actual de virtualidad. Se pretende postular cómo los procesos educativos deben reconvertirse a fin de lograr la universalidad de acceso en el contexto actual y post- pandemia.

ABSTRACT In industrial plants a large percentage of the controllers is based on the PID Control Algorithm, due to its simplicity and robustness, it is known that the performance of the Plant may be affected in quantity and quality of the product due to inadequate determination of the controller parameters, even harming the actuators themselves. In this work, an alternative to classical methods of tuning of these parameters is shown: the metaheuristic algorithms, which belong to the branch of Informed Search within Artificial Intelligence, whose objective is to optimize a certain cost function avoiding maximums or local minimums. It has considered the linearized model (for practical purposes) of an inverted pendulum system with a sliding carriage for the application of two algorithms: simulated annealing and fireflies; which had as a higher rank the one determined by the Routh-Hurwitz Criterion for all the specifications of time domain performance. In the results it was possible to determine that the optimized parameters of the PID controller did not have a significant difference and the speed of convergence was fast, this would allow us to conclude that it is an additional option for the tuning of control loops.

RESUMEN En las plantas industriales un gran porcentaje de los controladores está basado en el Algoritmo de Control PID, esto por su sencillez y robustez, se tiene conocimiento que la performance de la Planta se puede ver afectada en cantidad y calidad del producto debido a la inadecuada determinación de los parámetros del controlador, incluso perjudicar a los mismos actuadores. En este trabajo, se muestra una alternativa a los métodos clásicos de sintonía de dichos parámetros: los algoritmos metaheurísticos, los cuales pertenecen a la rama de Búsqueda Informada dentro de la Inteligencia Artificial, cuyo objetivo es optimizar una determinada función de costo evitando los máximos o mínimos locales. Se consideró el modelo linealizado (para fines prácticos) de un sistema de péndulo invertido con un carro deslizante para la aplicación de dos algoritmos: el recocido simulado y el de luciérnagas; los cuales tuvieron como rango superior el determinado por el Criterio de Routh-Hurwitz para todas las especificaciones de rendimiento en el dominio del tiempo. En los resultados se pudo determinar que los parámetros optimizados del controlador PID no tenían una diferencia significativa y la velocidad de convergencia era rápida, esto nos permitiría concluir que es una opción adicional para la sintonía de lazos de control.

ABSTRACT Team building is a key factor for projects success, as it is a complex task with multiple aspects. The paper proposes two methods for solving the problem of forming multiple project teams using a multiobjective solution approach. The first method assigns the project managers of all teams and then performs the conformation of each of these teams. The second method conform the complete teams one by one, first assigning the project manager and then the rest of the team. A model that considers, among other aspects: the competences of the persons, the interpersonal relationships between the team members and the psychological characteristics was used. The problem of forming multiple teams of students for a subject is used as a case study. Complete solutions are obtained using the penalty technique for the treatment of restrictions and the algorithms of Multiobjective Stochastic Hill Climbing, Multiobjective Hill Climbing with Restart and MultiobjectiveMulticase Simulated Annealing.

RESUMEN La formación de equipos es un factor clave para el éxito de los proyectos, al ser una tarea compleja con múltiples aspectos. Se proponen dos métodos para la formación de múltiples equipos de proyectos utilizando un enfoque de solución multiobjetivo. El primer método asigna a los jefes de proyecto de todos los equipos y luego realiza la conformación de cada uno de estos. El segundo método conforma los equipos completos de uno en uno, primero asignando al jefe de proyecto y luego al resto del equipo. Se utiliza un modelo que considera entre otros aspectos: las competencias personales, las relaciones interpersonales entre los miembros del equipo y las características psicológicas. Se emplea el caso estudio la formación de múltiples equipos de estudiantes de una asignatura. Se obtienen soluciones completas utilizando la técnica de penalización para el tratamiento de las restricciones y los algoritmos de Colinas Estocástico Multiobjetivo, Escalador de Colinas Multiobjetivo con Reinicio y Recocido Simulado Multiobjetivo Multicaso.

Resumen En este artículo estudiamos fundamentalmente las denominadas secuencias tipo Turyn y algunos algoritmos heurísticos para generarlas. La importancia de estas secuencias estriba, al menos, en el hecho de que pueden ser empleadas en la construcción de algunas matrices de Hadamard de órdenes 4(3m − 1), donde m es el largo de la secuencia tipo Turyn a través del uso del teorema de Goethals-Seidal. Simplificamos la demostración del teorema de Turyn (ver Teorema 3). Además, hallamos algunos resultados teóricos interesantes (ver Teorema 5). Finalmente, desarrollamos varios algoritmos heurísticos eficientes, comparables a los algoritmos ya conocidos, que generan secuencias tipo Turyn de tamaños menores o iguales a 40.

Abstract In this paper we study the so called Turyn type sequences and some heuristics algorithms to generate them. The importance of these sequences lies, at least, in the fact that they can be used to construct some Hadamard matrices of order 4(3m − 1), where m is the length of the Turyn type sequence through the theorem of Goethals-Seidal. We simplify the proof of Turyn’s theorem (see Theorem 3). In addition, we find some interesting theoretical results (see Theorem 5). Finally, we develop several efficient heuristic algorithms, comparable to the algorithms already known, that generate Turyn type sequences of sizes less than or equal to 40.

Resumen Muchos problemas en física, matemáticas e ingeniería, demandan la determinación del óptimo global de funciones multidimensionales. El recocido simulado es un método metaheurístico que tiene por objeto dar solución a problemas de optimización global. Existen tres tipos de recocido simulado: i) recocido simulado clásico; ii) recocido simulado rápido y iii) recocido simulado generalizado. De entre estos, el recocido simulado generalizado es demostradamente el más eficiente. Matlab, uno de los softwares más ampliamente usados en simulación numérica y programación científica, dispone de una caja de herramientas con funciones basadas tanto en métodos determinísticos como estocásticos capaces de resolver una gran cantidad de problemas de optimización. En este artículo se describió el método de recocido simulado generalizado, se elaboró la función GSA que alberga este método y se aplicó en algunos problemas matemáticos que permitieron evaluar la eficiencia de GSA respecto de algunas funciones de optimización de Matlab. Como resultado, se obtuvo que la función GSA no solo consigue ser efectiva en su convergencia al óptimo global sino que, además, lo hace con rapidez. Así mismo se observó que, en lineas generales, GSA fue más eficiente que las funciones con las que fue comparada. Por tanto, puede concluirse que la función GSA es en una alternativa novedosa y efectiva para el abordaje de problemas de optimización utilizando Matlab.

Abstract Many problems in biology, physics, mathematics, and engineering, demand the determination of the global optimum of multidimensional functions. Simulated annealing is a meta-heuristic method that solves global optimization problems. There are three types of simulated annealing: i) classical simulated annealing; ii) fast simulated annealing and iii) generalized simulated annealing. Among them, generalized simulated annealing is the most efficient. Matlab is one of the most widely software used in numeric simulation and scientific computation. Matlab optimization toolbox provides a variety of functions able to solve many complex problems. In this article, the generalized simulated annealing method was described, the GSA function that contains this method was applied to some mathematical problems were solved in order to evaluate the efficiency of GSA with respect to some of Matlab optimization functions. As a result, it was found that the GSA function not only manages to be effective in its convergence to the global optimum but also it does so quickly. Likewise, it was observed that, in general terms, GSA was more efficient than the functions with which it was compared. Therefore, it can be concluded that the GSA function is a novel and effective alternative for addressing optimization problems using Matlab.

ABSTRACT The present paper introduces an algorithm for the integrated programming of production and preventive maintenance in a productive configuration of identical parallel machines, aiming to minimize the total manufacturing time. The algorithm has been structured in two phases; in the first one, an initial solution is obtained, resulting from the application of a designed and proposed constructive heuristic that is inspired by the Largest Processing Time dispatch rule, with some modifications allowing it to consider the stochastic nature of the problem and the possibility that several jobs may have different release dates; in phase 2, an attempt is made to improve the initial solution using a simulated annealing method. As a way of evaluating its feasibility the algorithm was implemented in a company producing products derived from plastic, demonstrating through the results obtained its potential as a mechanism to improve operational capabilities.

RESUMEN Se muestra un algoritmo para la programación integrada de producción y mantenimiento preventivo en una configuración productiva de máquinas paralelas idénticas, teniendo como objetivo minimizar el tiempo total de fabricación. El algoritmo fue estructurado en dos fases. En la primera se obtiene una solución inicial, resultado del diseño de una heurística constructiva inspirada en la regla de despacho Largest Processing Time, con algunas modificaciones para considerar la naturaleza estocástica del problema y la posibilidad de que varios trabajos puedan tener fechas de lanzamiento diferentes. En la fase dos se intenta mejorar la solución inicial utilizando un método de recocido simulado. Como forma de evaluar su factibilidad el algoritmo fue aplicado en una empresa productora de artículos plásticos, demostrándose mediante los resultados obtenidos sus potencialidades como mecanismo de mejoramiento de las capacidades de operaciones.

Abstract: This paper presents two techniques for identifying topological scenarios of transmission networks for security enhancement in degraded network conditions. The implemented techniques are Simulated Annealing and Iterated Local Search. The objective of the topological modifications is the reduction of the number of violated constraints under N-1 contingencies. The proposed search techniques make topologic explorations through state changes in sub-station switches. These explorations are used to find reconfigurations of the electric power system which guaranty a higher level of security in face of N-1 contingencies when compared with the case when the topology is not changed. Security conditions consider an AC model and a bay-switch model to the assessment of contingencies, which allows the evaluation of real conditions of failure release in the power system. Results are presented with the IEEE 118 bus test system that demonstrates the effectiveness and applicability of the proposed techniques.

Resumen: En este trabajo se proponen dos técnicas metaheurísticas de identificación de escenarios topológicos de redes de transmisión para aumento de seguridad en condiciones de red degradada. Las técnicas implementadas son el recocido simulado (Simulated Annealing) y la búsqueda local iterada (Iterated Local Search). El objetivo de las modificaciones topológicas consiste en disminuir el número de restricciones violadas ante contingencias N-1. Las técnicas de búsqueda propuestas en este trabajo realizan exploraciones topológicas a través del cambio de estado de los interruptores de las subestaciones. Estas encuentran reconfiguraciones del sistema eléctrico de potencia que garantizan un nivel de seguridad mayor ante contingencias N-1 que el obtenido en el caso sin cambios en la topología. Las condiciones de seguridad consideran un modelo AC de la red y un modelo bahía-interruptor para la evaluación de contingencias, lo que permite la evaluación de las condiciones reales de liberación de fallas en el sistema de potencia. Se presentan resultados sobre el sistema IEEE de 118 barras que evidencian la efectividad y aplicabilidad de las técnicas propuestas.

Abstract This article aims to formulate and solve a routing problem for the collection of surplus leftover medicines and supplies in the minimum possible time. To solve the problem, two metaheuristics called simulated annealing (RS) and particle swarm optimization (PSO) are applied. Additionally, factors such as collection list size (TLR), size of collection car fleet (TFCR), as well as hospital room quantities are modeled. From the experimental validation it was detected that the levels of the PSO metaheuristic with the TLR level of 250 products, generates shorter collection times with values of 58.30 and 57.30 minutes / set of routes. Meanwhile, a combination of the TLR levels of 400 products, with the RS metaheuristic, produces the lowest average routing time with values of 99.33 and 101.24 minutes / set of routes. These results showed the effectiveness of metaheuristics to solve the problem of routing in hospital logistics.

Resumen Este artículo tiene como objetivo formular y solucionar un problema de ruteo para la recogida de medicamentos sobrantes y suministros en el mínimo tiempo posible. Para resolver el problema, dos metaheurísticos denominados recocido simulado (RS) y enjambre de partículas (PSO) son aplicados. Adicionalmente, factores como tamaño de lista de recolección (TLR), tamaño de flota de carros de recolección (TFCR), así como cantidades de habitaciones en el hospital son modelados. De la validación experimental se detectó que los niveles del metaheurístico PSO con el nivel TLR de 250 productos, genera menores tiempos de recogida con valores de 58,30 y 57,30 minutos / conjunto de rutas; en tanto, una combinación de los niveles TLR de 400 productos, con el metaheurístico RS, produce el menor tiempo promedio de ruteo con valores de 99,33 y 101,24 minutos /conjunto de rutas. Estos resultados mostraron la efectividad de los metaheurísticos para solucionar el problema ruteo en logística hospitalaria.

Resumen Las pruebas de software pueden llegar a superar el 50 % del costo total de un proyecto de software, motivo por el cual las empresas necesitan una alternativa que permita reducir su costo y el tiempo de su realización. Esta investigación propone el uso de unas estructuras combinatoriales conocidas como arreglos de cubrimiento (CA) y arreglos de cubrimiento mixtos (MCA), que garantizan la detección hasta del 100 % de los errores con una mínima cantidad de pruebas. Con este enfoque, se desarrolló un complemento de Visual Studio.NET para la optimización de las pruebas y se evaluó su uso con estudiantes de último semestre de Ingeniería de Sistemas y de una empresa de software. Los resultados obtenidos son prometedores y motivan al grupo de investigación a divulgar su trabajo en el nivel nacional. El proyecto de investigación fue financiado por la Vicerrectoría de Investigaciones de la Universidad del Cauca.

Abstract Software testing can exceed 50% of the total cost of a software project, which is why companies need an alternative to reduce their cost and time of implementation. This research proposes the use of combinatorial structures known as Covering Arrays (CA) and Mixed Covering Arrays (MCA), which guarantee the detection up to 100% of errors with a mini mum amount of testing. With this approach, a Visual Studio.NET add-on was developed for the optimization of the tests and its use was evaluated with students of last academic term of Computer Science Engineering and of a software company. The results obtained are promising and motivate the research group to disseminate its work at the national level. The research project was funded by the Vice-Principal Office of Research of the Universidad del Cauca.

Resumo Os testes de software podem superar 50% do custo total de um projeto de software, motivo pelo qual as empresas precisam de uma alternativa que permita reduzir seu custo e o tempo de sua realização. Esta pesquisa propõe o uso de algumas estruturas combinatórias conhecidas como covering arrays (CA) e mixed covering arrays (MCA), que garantem a detecção de até 100% dos erros com uma quantidade mínima de testes. Com esse enfoque, desenvolveu-se um complemento de Visual Studio. NET para a otimização dos testes e avaliou-se seu uso com estudantes do último semestre de Engenharia de Sistemas e de uma empresa de software. Os resultados obtidos são prometedores e motivam o grupo de pesquisa a divulgar seu trabalho nacionalmente. O projeto de pesquisa foi financiado pela Vice-reitoria de Pesquisas da Universidad del Cauca.

Resumen Introducción: Este trabajo consideró la predicción en tiempo real de parámetros físicoquímicos de una muestra calentada en un campo electromagnético uniforme. Metodología: Se inició con una búsqueda de literatura observándose el constante crecimiento y aplicación de los problemas inversos. Se estimaron la conductividad y la capacidad calorífica volumétrica (La muestra de geometría conocida, fue sometida a radiación electromagnética lo que generó un flujo volumétrico interno de calor uniforme y constante en el tiempo. El perfil de temperatura real fue simulado adicionando ruido blanco gaussiano a los datos obtenidos del modelo teórico. Para resolver la función objetivo se utilizaron los algoritmos de recocido simulado y algoritmos genéticos junto con el tradicional método de Levenberg-Marquardt para propósitos comparativos. Resultados: Los resultados mostraron que todos los algoritmos utilizados alcanzaron valores similares si la relación de señal a ruido tiene un valor de por lo menos 30 [dB]. Además, los algoritmos genéticos produjeron resultados aceptables y mejoraron el espacio de búsqueda de los otros dos métodos. Conclusión: para propósitos prácticos el proceso de estimación presentado aquí requiere tanto de un buen diseño experimental, como de una instrumentación correctamente especificada. Si ambos requerimientos se satisfacen, es posible estimar estos parámetros sin la necesidad de más equipos.

Abstract Introduction: This work considered real-time prediction of physicochemical parameters for a sample heated in a uniform electromagnetic field. Methodology: This work initiated with a literature search, which showed a steadily increasing of research works dealing with inverse problems. As a demonstrative model, we estimated the thermal conductivity and the volumetric heat capacity (A sample (with known geometry) was subjected to electromagnetic radiation, generating a uniform and time constant volumetric heat flux within it. Real temperature profile was simulated adding white Gaussian noise to the original data, obtained from the theoretical model. For solving the objective function, simulated annealing and genetic algorithms, along with the traditional Levenberg-Marquardt method were used for comparative purposes. Results: results showed similar findings of all algorithms for three simulation scenarios, as long as the signal-to-noise-ratio sits at least at 30 [dB]. Furthermore, Genetic Algorithms gave acceptable results, and improve the search space of the other two methods. Conclusion: Finally, for practical purposes, the estimation procedure presented here requires both, a good experimental design and a correctly specified electronic instrumentation. If both requirements are satisfied simultaneously, it is possible to estimate these type of parameters on-line, without need for an additional experimental setup.

Resumen Nosotros consideramos el problema de localización y ruteo de vehículos con flota heterogénea (LRPH) en el cual la meta es determinar los depósitos a ser abiertos, los clientes asignados a cada deposito, y las rutas que satisfagan la demanda de los clientes considerando una flota heterogénea. Nosotros proponemos una comparación de algoritmos granulares de Recocido Simulado (GSA), Búsqueda de Vecindario Variable (GVNS) y Tabú Search probabilístico (pGTS) para el LRPH. De esta manera, los algoritmos propuestos consideran un subconjunto del espacio en el cual los movimientos menos favorables son descartados según un factor de granularidad. Los algoritmos propuestos son comparados experimentalmente para la solución del LRPH, considerando el tiempo de CPU y la calidad de la solución obtenida en instancias adaptadas de la literatura. Los resultados computacionales muestran que el algoritmos GSA es capaz de obtener buenas soluciones en tiempos computacionales reducidos, mejorando los resultados obtenidos por los otros algoritmos propuestos.

Abstract We consider the Location-Routing Problem with Heterogeneous Fleet (LRPH) in which the goal is to determine the depots to be opened, the customers to be assigned to each open depot, and the corresponding routes fulfilling the demand of the customers and by considering a heterogeneous fleet. We propose a comparison of granular approaches of Simulated Annealing (GSA), of Variable Neighborhood Search (GVNS) and of a probabilistic Tabu Search (pGTS) for the LRPH. Thus, the proposed approaches consider a subset of the search space in which non-favorable movements are discarded regarding a granularity factor. The proposed algorithms are experimentally compared for the solution of the LRPH, by taking into account the CPU time and the quality of the solutions obtained on the instances adapted from the literature. The computational results show that algorithm GSA is able to obtain high quality solutions within short CPU times, improving the results obtained by the other proposed approaches.

Los Covering Arrays (CA) son objetos matemáticos usados en pruebas funcionales de componentes software. Los CA permiten probar todas las interacciones de un tamaño determinado, de los parámetros de entrada de un procedimiento, función o unidad lógica en general, usando el mínimo número de casos de prueba. La construcción de CA es una tarea compleja que requiere largos periodos de ejecución y gran capacidad computacional. Los métodos más efectivos para construir CA son los algebraicos, voraces y basados en metaheurísticas. Estos últimos son los que han arrojado mejores resultados hasta la fecha. Este artículo presenta una descripción de las contribuciones más importantes hechas por diferentes metaheurísticas, incluyendo el simulated annealing (recocido simulado), búsqueda tabú, algoritmos genéticos, algoritmo de la colonia de hormigas, algoritmo de enjambre de partículas y algoritmo de búsqueda armónica. Cabe anotar que los algoritmos basados en recocido simulado se han convertido en los más competitivos y actualmente son el estado del arte.

Covering Arrays (CA) are mathematical objects used in the functional testing of software components. They enable the testing of all interactions of a given size of input parameters in a procedure, function, or logical unit in general, using the minimum number of test cases. Building CA is a complex task that involves lengthy execution times and high computational loads. The most effective methods for building CAs are algebraic, Greedy, and metaheuristic-based. The latter have reported the best results to date. This paper presents a description of the major contributions made by a selection of different metaheuristics, including simulated annealing, tabu search, genetic algorithms, ant colony algorithms, particle swarm algorithms, and harmony search algorithms. It is worth noting that simulated annealing-based algorithms have evolved as the most competitive, and currently form the state of the art.

Os Covering Arrays (CA) são objetos matemáticos usados em provas funcionais de componentes software. Os CA permitem provar todas as interações de um tamanho determinado, dos parâmetros de entrada de um procedimento, função ou unidade lógica em geral, usando o mínimo número de casos de prova. A construção de CA é uma tarefa complexa que precisa longos períodos de execução e grande capacidade computacional. Os métodos mais efetivos para construir CA são os algébricos, vorazes e baseados em metaheurísticas. Estes últimos são os que têm produzido melhores resultados até esta data. Este artigo apresenta uma descrição das contribuições mais importantes feitas por diferentes metaheurísticas, incluindo o simulated annealing (recozimento simulado), busca tabu, algoritmos genéticos, algoritmo de colônia de formigas, algoritmo de enxame de partículas e algoritmo de busca harmônica. Deve-se observar que os algoritmos baseados em recozimento simulado têm-se convertido nos mais competitivos e atualmente são o estado da arte.