Matemáticas es la solución
Existen muchas situaciones en la vida real que necesitan hacer un mejor aprovechamiento de los recursos que utilizan, tales como procesos productivos, rutas de transporte, aprovechamiento de materiales, el diseño de productos o el manejo de inversiones, para ello existen herramientas que hacen uso de la matemática y de software para modelar y resolver de manera óptima el uso de los recursos.
De manera general existen dos grandes grupos de técnicas matemáticas para la solución de estos problemas de optimización de recursos, los algoritmos clásicos como son la programación lineal, la programación entera, la programación no lineal, la programación dinámica y métodos basados en redes, entre otros; sin embargo hay una gran cantidad de situaciones cuya solución óptima es intratable y las técnicas clásicas se vuelven inadecuadas, es ente contexto donde surgen los algoritmos heurísticos, cuyas aplicaciones responden al efecto combinatorio del problema y a que el tiempo para encontrar una solución óptima es demasiado para poder ser aceptable en la vida real, siendo entonces estos últimos capaces de proporcionar soluciones razonablemente buenas.
La palabra “heurística” proviene del griego y significa descubrir o explorar, en un sentido más amplio. Las heurísticas también se conocen como técnicas aproximadas en donde el objetivo principal es construir un modelo que pueda entenderse fácilmente y que brinde buenas soluciones en un tiempo de cómputo razonable. Dichas técnicas consisten en una combinación de componentes científicos tales como lógica matemática, estadística y computación, así como factores humanos como la experiencia y la creatividad, también en muchos casos una buena visión del problema que debe abordarse.
Este último puede dar la impresión de que tal desarrollo de investigación puede ser relativamente restrictivo en comparación con las técnicas generales. Sin embargo, este es un componente crucial en el diseño de una heurística, ya que podría hacer que la técnica sea mucho más rápida y más relevante para el problema en estudio. En ciertos casos, esto puede incluso llevar a nuevas ideas que de otra manera no se hubieran pensado. Estas nuevas ideas a veces se pueden traducir en reglas y algoritmos formales que se pueden usar para una clase más amplia de aplicaciones relacionadas. Entre los métodos heurísticos podemos mencionar el vecino más próximo, el algoritmo de Lin y Kernighan, algoritmos genéticos y colonia de hormigas.
Si bien los métodos heurísticos no garantizan una optimización exacta, en algunas situaciones, parecen ser el único camino para producir resultados concretos. Hasta la fecha, los métodos de búsqueda heurística se han utilizado ampliamente en problemas de negocios, económicos, deportivos, medioambientales, estadísticos, de medicina e ingeniería. La opinión de adoptar un algoritmo heurístico para resolver aproximadamente un amplio espectro de problemas complejos de optimización que antes no se podían resolver.
En la Maestría en Optimización de Procesos, de la Universidad Politécnica de Tulancingo, los alumnos aprenden el uso de herramientas computacionales, programación y la aplicacióntantodelosalgoritmosclásicoscomolosheurísticos, siendo estos últimos los más utilizados en la solución de problemasrelacionadosconlaindustria,demaneraparticular con la logística y ruteo; actualmente los estudiantes de la maestría desarrollan investigación aplicada para optimizar el proceso de recolección y de distribución.
Existen dos grandes grupos de técnicas matemáticas para la solución de problemas