Resumen El manejo forestal comunitario en México es un esquema de aprovechamiento forestal que promueve el desarrollo local, principalmente en comunidades de escasos recursos. Este les permite aminorar sus condiciones de marginación y preservar la biodiversidad ecosistémica de sus bosques, además de su riqueza cultural. Para conocer el impacto de este tipo de gestión en las comunidades que lo han adoptado, en este trabajo se presenta la caracterización socioeconómica de San Pedro el Alto, comunidad que ha ejecutado con éxito un manejo forestal comunitario por alrededor de 35 años. Se recabó información socioeconómica, a través de una encuesta conformada por variables referentes a ingreso, educación, empleo, salud y vivienda. Los resultados indican que la gestión forestal empleada por la comunidad se refleja, de manera positiva, en nivel de vida de sus habitantes, preservando además sus rasgos culturales. No obstante, también se identificaron importantes áreas de mejora, como el rezago educativo en su población juvenil.

Abstract Community Forest Management in México is a management scheme that strengthens the local development, mainly in low-income communities. It allows them to reduce their marginalization conditions and preserve the ecosystem's biodiversity and the population's cultural wealth. To know the impact of this type of management in those communities that have used it, this paper presents the socioeconomic characterization of San Pedro el Alto: a community that has successfully executed community forest management for around 35 years. The information was collected through a survey that considers variables referring to income, education, employment, health, and housing. The results indicate that the forest management used by the community is positively reflected in the standard of living of its inhabitants, and in preserving their cultural features. However, significant areas for improvement were also identified such as the educational lag in its youth population.

Resumo A gestão florestal comunitária no México é um esquema de aproveitamento florestal que promove o desenvolvimento local, principalmente em comunidades de baixa renda. Isso lhes permite reduzir suas condições de marginalização e preservar a biodiversidade ecossistêmica de suas florestas, bem como sua riqueza cultural. Para conhecer o impacto desse tipo de gestão nas comunidades que a adotaram, este trabalho apresenta a caracterização socioeconômica de San Pedro el Alto, uma comunidade que executa com sucesso a gestão florestal comunitária há cerca de 35 anos. As informações socioeconômicas foram coletadas por meio de um questionário composto por variáveis relacionadas à renda, à educação, ao emprego, à saúde e à moradia. Os resultados indicam que a gestão florestal utilizada pela comunidade reflete positivamente no padrão de vida de seus habitantes, preservando também seus traços culturais. No entanto, foram também identificadas importantes áreas de melhoria, como o atraso educativo da população jovem.

ResumenEn este artículo se propone un algoritmo híbrido que combina técnicas de programación matemática (algoritmo de Kruskal y la estrategia de mantener consistencia de arcos para resolver el problema de satisfacción de restricciones) y métodos heurísticos (método de composición musical y DSATUR) para resolver el problema de coloración robusta de gráficas (RGCP). Resultados experimentales muestran que este algorimo da mejores resultados que otros presentados en la literatura.

AbstractA hybrid algorithm which combines mathematical programming techniques (Kruskal's algorithm and the strategy of maintaining arc consistency to solve constraint satisfaction problem "CSP") and heuristic methods (musical composition method and DSATUR) to resolve the robust graph coloring problem (RGCP) is proposed in this paper. Experimental result shows that this algorithm is better than the other algorithms presented on the literature.

Scheduling problems in educational institutions have a computational complexity that makes it difficult to obtain optimal solutions using exact methods. Thus, heuristic techniques have been used to generate feasible solutions in acceptable computation times. In this paper, we solve the problem of assigning teaching and learning units in the least number of quarters using a population heuristic, Method of Musical Composition. The generated solutions satisfy the requirements and show higher quality than manual-built schedules, so that they are currently being evaluated by the educational authorities.

El problema de horarios en instituciones educativas tiene una complejidad computacional que dificulta la obtención de respuestas mediante el uso de métodos exactos, por lo que se han empleado técnicas heurísticas que generan soluciones factibles en tiempos de cómputo aceptables. En este trabajo se presenta el problema de acomodar unidades de enseñanza y aprendizaje en el menor número de trimestres, al tiempo que se satisfacen los criterios establecidos para que los estudiantes puedan cursarlas. La solución de este problema se obtiene mediante la implementación de una heurística poblacional, el Método de Composición Musical. Los resultados obtenidos cumplen con los requerimientos establecidos y actualmente están siendo valorados por las autoridades educativas.

Muchos de los problemas reales se pueden expresar como una instancia del problema de optimización no lineal con restricciones (CNOP). Este problema tiene un conjunto de restricciones, el cual especifica el espacio de soluciones factibles. En los últimos años se han propuesto y desarrollado varios algoritmos para resolver el CNOP. En este trabajo, se presenta un algoritmo cultural para optimización con restricciones, el cual es una adaptación del “Método de Composición Musical” o MCM, propuesto en [33] por Mora et al., para resolver instancias del CNOP. La adaptación propuesta del MCM se aplicó a cinco instancias de prueba del CNOP a fin de evaluar y analizar su comportamiento Los resultados experimentales del MCM se compararon con los resultados obtenidos por algoritmo evolutivo basado en homomorfismo [23] , Sistema Inmune Artificial [9] y el algoritmo de anti-cultural [39]. Los resultados experimentales muestran que el MCM genera resultados significativamente mejores que los obtenidos por las otras metaheurísticas probadas en algunos de los problemas de referencia.

Many real-world problems can be expressed as an instance of the constrained nonlinear optimization problem (CNOP). This problem has a set of constraints specifies the feasible solution space. In the last years several algorithms have been proposed and developed for tackling CNOP. In this paper, we present a cultural algorithm for constrained optimization, which is an adaptation of “Musical Composition Method” or MCM, which was proposed in [33] by Mora et al. We evaluated and analyzed the performance of MCM on five test cases benchmark of the CNOP. Numerical results were compared to evolutionary algorithm based on homomorphous mapping [23], Artificial Immune System [9] and anti-culture population algorithm [39]. The experimental results demonstrate that MCM significantly improves the global performances of the other tested metaheuristics on same of benchmark functions.

En el presente trabajo se desarrolló un nuevo algoritmo para resolver el problema de alineamiento múltiple de secuencias (AMS) que es un híbrido basado en las metaheurísticas de búsqueda de armonía (HS) y recocido simulado (RS). Éste fue validado con la metodología de Julie Thompson. Es un algoritmo básico y los resultados obtenidos durante esta etapa son alentadores.

In this paper we developed a new algorithm for solving the problem of multiple sequence alignment (AMS), which is a hybrid metaheuristic based on harmony search and simulated annealing. The hybrid was validated with the methodology of Julie Thompson. This is a basic algorithm and and results obtained during this stage are encouraging.