A mi familia.iii iv Tabla de Contenidos Tabla de Contenidos V Lista de Figuras IX Agradecimientos XIII Resumen XV Abstract XVII Resùm AgradecimientosEn primer lugar quisiera agradecer a MiguelÁngel Salido, mi director, por su guía, paciencia y apoyo. En especial quiero agradecerle sus frases: esto tiene buena pinta ... y no te preocupes, prueba con ..., las cuales fueron un gran estímulo para seguir y alcanzar esta meta.A los miembros del Grupo de Investigación de Inteligencia Artificial, Planificación y Scheduling de la Universidad Politécnica de Valencia, muy especialmente a su director Federico Barber, quien me inició en los CSPs, a sus explicaciones en el laboratorio y a que siempre me ha facilitado las cosas. A mis compañeros de grupo: Laura C., Laura I., Mariamar, Mario, y Montse: el investigar con ustedes, su amistad, su ayuda y los buenos ratos pasados juntos no los olvidaré.A los miembros del GTI de la UPV, quienes me han tratado como una más de su grupo. En especial quiero agradecer a Eva, Toni y Oscarin, con quienes me inicié en la investigación en planificación en IA.Por supuesto, quiero agradecer a mis familiares y amigos. Muy especialmente con quienes he compartido y vivido este sueño: mi esposo Jorge, y mis hijos: Alberto, Edu y Jorge L., a los que les pedí minutos que se transformaron en horas y más, por su paciencia, comprensión y amor. A mis padres, hermanos, tíos, suegros, cuñados y compadres, que me han brindado apoyo incondicional cada vez que lo he requerido. A mi familia en Valencia, España: Jorge Miró y familia, Sor Juliana, Laura I., Mariamar, Montse, Stella, Fanny y Luis B.: su amistad desinteresada, su apoyo y palabras de estímulo en todo momento, hicieron que me sintiera en casa.A las autoridades de la Universidad Centroccidental "Lisandro Alvarado", especialmente a: Rosario C., Lulú, Celeste A., Francisco G., Fernando S. y Juan F., así como mis compañeros de trabajo: Laura S., Jose L., Lilia L. y Maura; por el apoyo que recibí para y durante la realización de mis estudios doctorales.Porúltimo, quiero agradecer a todas aquellas personas que directamente o indirectamente me han ayudado a llevar a cabo este trabajo. Marlene Arangú Lobig xiii ResumenHoy en día, muchos problemas reales pueden ser modelados como problemas de satisfacción de restricciones (CSPs) y ser resueltos utilizando técnicas de programación de restricciones. Estos problemas pertenecen a diferentesáreas de conocimiento tales como inteligencia artificial, investigación operativa, sistemas de información, bases de datos, etc. Los CSPs pertenecen a la categoría de problemas NP-completos por lo que es necesario el uso de herramientas que simplifiquen el problema de forma que se encuentre una solución de forma eficiente. Las técnicas más comunes para manejar un CSP son las técnicas de consistencia y las técnicas de búsqueda.Las técnicas de consistencia o de filtrado tienen por objeto reducir el espacio de búsqueda mediante el filtrado de los dominios de las variables. Las técnicas de arcoconsistencia son las más util...