Optimización en la planificación de tareas en ambientes cambiantes utilizando técnicas de razonamiento basado en restricciones

El trabajo de este proyecto está orientado a investigar la problemática de la Optimización en la Planificación de Tareas sobre aplicaciones industriales complejas, con el propósito de proponer soluciones mediante técnicas provenientes de la Inteligencia Artificial, basadas en el razonamiento con restricciones de acuerdo diferentes criterios para satisfacer los requerimientos del mundo real. Para tal fin se establecerá convenio de Vinculación y Asistencia Tecnológica, en la empresa industrial ALUFLEX de San Luis, dedicada a la manufactura del envase flexible. En aplicaciones industriales, la disponibilidad de recursos para la Panificación de actividades juega un rol fundamental en el proceso de producción. En este contexto se deben satisfacer las demandas de productos a producir, teniendo en cuenta un conjunto de restricciones internas a lo largo del proceso de producción. La performance en la resolución para estos tipos de problemas es considerada de significativa importancia en la empresa actual. Bajo esta condiciones el problema a resolver, ya no es solo un problema matemático puro, resoluble con técnicas especializadas para problemas con hipótesis restringidas, sino que intervienen una serie de factores relacionados con la interacción de la empresa con el medio, y de estrategias propias de la empresa, ambas cambiantes con el tiempo.Eje: Inteligencia Artificial Distribuida, Aspectos Teóricos de la Inteligencia Artificial y Teoría de la ComputaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI