B. Adenso-Díaz, H. M. Ghaziri, F. Glover, J. L. Gonzalez, M. Laguna, P. Moscato and F. T. Tseng
Paraninfo, Madrid, ISBN 84-283-2269-4, 235 pp. (1996)
Cuando en 1959 pasé de ser profesor del Ohio Wesleyan a enseñar en la Graduate School of Industrial Administration del Carnegie Institute of Technology, ya había estado trabajando durante varios años con un equipo de investigadores de IBM que trataban de ofrecer buenas soluciones a problemas de secuenciación de tareas. Realizando experimentos de enumerción exhaustiva en pequeños problemas de prueba, enseguida nos dimos cuenta de que encontrar una solución óptima para problemas más grandes era tarea imposible, por lo que comenzamos a considerar el uso de reglas heurísticas. Esa época era más o menos la de la introducción del FORTRAN, así que me imagino que nosotros debimos de ser de los primeros grupos que emplearon heurísticas.Cuando llegué a Carnegie Mellon, me encontré con Fred Tonge trabajando en un programa heurístico para el equilibrado de líneas de ensamblaje, y a Bill Gere trabajando en reglas heurísticas para la secuenciación de tareas, así que me sentí como en mi propia casa. Un año más tarde, Fred Glover se convertía en un flamante estudiante de doctorado, así que comenzamos, más o menos sobre 1962 o 1963, a trabajar en programación entera y en enfoques heurísticos para los problemas de secuenciación. Uno de los más importantes resultados que obtuvimos fue que la combinación probabilística de varias reglas era mucho más eficiente que el uso individual de esas reglas. Posteriormente se descubrió que incluso el uso de una regla totalmente aleatoria era mejor que el de una regla heurística simple. Sin embargo, recientes resultados de un estudiante de doctorado de Carnegie Mellon indican que la combinación probabilística de reglas es aún mejor que la regla aleatoria.
Aunque me divertía trabajar en reglas de secuenciación heurísticas, me sentía retraído a intentar publicar en los años 60 mis resultados ya que en esa época las ideas heurísticas no constituían la línea principal de producción científica. Por el contario, las revistas de hoy en día aparecen llenas de artículos sobre teoría y práctica de la programación heurística. Este libro pertenece a esta clase de publicaciones.
La construcción de buenos programas heurísticos es una tarea muy creativa en la cual la imaginacón del investigador juega un papel crucial. Por ese motivo, los capítulos sobre técnicas heurísticas contenidas en este libro serán más fáciles y amenos de leer que los teoremas y demostraciones de los rigurosos libros teóricos. Con su lectura, estas nuevas aportaciones podrían muy fácilmente inspirar al lector la creación de otras nuevas y mejores de su propia cosecha. Si eso ocurriera, estoy seguro de los autores de este libro se sentirían ampliamente satisfechos, al igual que yo lo estaría.
Gerald L. Thompson
Carnegie Mellon University
Pittsburgh, PA
Primavera de 1995.
