Cotas lagrangianas mejoradas para el problema de asignacin mltiple

El problema de asignacin clsico (AP) consiste en asignar un conjunto de tareas quiz trabajos por hacer, a un conjunto de agentes (personas o mquinas que pueden desempear dichas tareas). El problema de asignacin mltiple (MMAP, por sus siglas en ingls de many to many assignment problem) es una generalizacin del AP, este problema a diferencia del AP permite la posibilidad de asignar un agente a varias tareas y varias tareas a un agente respetando las capacidades lmites de ambos conjuntos. Creamos una heurstica que consiste en dos fases: primero construye una relajacin lagrangiana con el objetivo de generar soluciones (esta es mejor que la relajacin clsica lagrangiana y obtiene buenas cotas, as como soluciones factibles en algunos casos), posteriormente aplicamos un algoritmo de factibilizacin “greedy” que obtiene la mejor solucin factible. Licenciada en Matemticas egresada de la M. C. en Ingeniera de Sistemas y el Doctorado en Ingeniera con especialidad en Ingeniera de Sistemas por la Universidad Autnoma de Nuevo Len. Actualmente es profesora de tiempo completo en el Posgrado de Logstica y Cadena de Suministro de la Facultad de Ingeniera Mecnica y Elctrica de la UANL.