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Estudio de los Problemas del Ciclo Mediana (MCP), consistentes en ubicar en un grafo completo mixto un ciclo que visita un determinado vértice, teniendo en cuenta el costo total de establecimiento del ciclo y el costo total de accesibilidad al mismo, definiéndose este último como la suma de las distancias de los vértices no visitados al ciclo. Se presenta y describe una nueva técnica metaheurística denominada Búsqueda Tabú de Entorno Variable (VNTS) para la resolución de los MCP.

Este proyecto fue desarrollado junto con la colaboración de investigadores pertenecientes al Grupo de Poblaciones Estelares en Galaxias (GPEG) del Instituto de Astrofísica de Canarias (IAC) y tiene dos objetivos principales: Minimizar el tiempo de ejecución de un algoritmo que mitiga los errores fotométricos introducidos por las fluctuaciones de luminosidad en los datos captados en observación (efecto crowding). Para ello, se desarrolló un programa por línea de comandos escrito en C++, que es capaz de manejar grandes volúmenes de datos y que se vale, tanto de estructuras de datos eficientes, como del paralelismo sobre CPU y GPU para lograr este cometido. Facilitar la representación gráfica y la manipulación de datos de forma amigable. Para cumplir este cometido, se analizó y aprovechó una parte de los scripts en Python -realizado por los investigadores- para crear una aplicación gráfica en PyQt global que los integre. Se puede destacar la capacidad para manipular diferentes sesiones de usuario y representar, mediante Matplotlib, los datos leídos en formato FITS, entre otras funcionalidades.