Hidalgo Pérez, José IgnacioMillán Ruiz, David2023-06-192023-06-192013-12-05https://hdl.handle.net/20.500.14352/37985Tesis inédita de la Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Informática, Departamento de Arquitectura de Computadores y Automática, leída el 20/09/2013Esta tesis describe un novedoso enfoque para resolver el problema de distribución de carga de trabajo en sistemas multi-agente dinámicos basados en arquitecturas de pizarra, enfocándose especialmente en un escenario real: el call center multitarea. Para abordar este tipo de entornos dinámicos, tradicionalmente se han aplicado diversas heurísticas voraces que permiten dar una solución en tiempo real. Básicamente, dichas heurísticas realizan planificaciones continuamente, considerando el estado del sistema en cada momento. Como las decisiones se toman de forma voraz sin hacer una planificación óptima, la distribución de la carga de trabajo puede ser pobre a medio y/o largo plazo. El uso de algoritmos meméticos paralelos nos puede permitir encontrar soluciones mucho más precisas. Para aplicar este tipo de algoritmos, introducimos el concepto de ventana temporal adaptativa. De esta forma, el tamaño de la ventana temporal depende del nivel de dinamismo del sistema en un instante dado. Este trabajo propone una serie de herramientas para determinar el dinamismo del sistema de forma automática, así como un novedoso módulo de predicción basado en una red neuronal y un potente método de búsqueda basado en meta-algoritmos meméticos paralelos para poder lidiar con entornos dinámicos complejos. Para concluir, comparamos nuestro enfoque con otras técnicas del estado del arte en un entorno de producción real (Telefónica) obteniendo mejores resultados que el resto de técnicas actuales. También se proporciona un estudio exhaustivo de cada uno de los módulos.spadoctoral thesisopen access004.89(043.2)Informática (Informática)1203.17 Informática