“PLANIFICACIÓN ÓPTIMA DISCRETA PARA PROBLEMAS NP-COMPLETOS MEDIANTE ALGORITMOS INMUNOLÓGICOS ARTIFICIALES”

Resumen El presente trabajo de tesis tiene como finalidad presentar un nuevo algoritmo que ayuda en la solución de problemas de optimización combinatoria del orden NP-completo basado en el sistema inmunológico humano, siendo su abstracción los Sistemas Inmunológicos Artificiales. En forma relevante se propone una visión distinta a las actuales tendencias de estos algoritmos al introducir el concepto de inmunización por vacunación y aplicar este en la solución. Se presentan tres algoritmos denominados generación de vacunas por medio de Selector Aleatorio, por medio de Selector Elitista y de Expansión de elementos vacunados. Se realiza un estudio comparativo de la recopilación de los datos de tres experimentos diseñados con la finalidad de evaluar la calidad de las soluciones, los puntos de convergencia y los tiempos de ejecución de los algoritmos. Se demuestra que los algoritmos propuestos influyen favorablemente en la reducción de computacional y en la calidad de la solución