El problema del viajante desde algunos Algoritmos Metaheurísticos.
El Problema del Viajante (TSP) es un problema ampliamente estudiado en optimización y ciencias de la computación. Consiste en encontrar la ruta más corta para visitar todas las ciudades exactamente una vez y regresar al punto de partida. En este trabajo se exploran los aspectos generales del problem...
- Autores:
-
Muñoz Rodríguez, Juan Esteban
Montañez Márquez, Kevin Alberto
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Pedagógica Nacional
- Repositorio:
- Repositorio Institucional UPN
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.pedagogica.edu.co:20.500.12209/19071
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12209/19071
- Palabra clave:
- Problema del viajante
Optimización
Algoritmos heurísticos y metaheurísticos
Eficiencia
Salesman's problem
Optimisation
Heuristic and metaheuristic algorithms
Efficiency
- Rights
- openAccess
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- https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
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El Problema del Viajante (TSP) es un problema ampliamente estudiado en optimización y ciencias de la computación. Consiste en encontrar la ruta más corta para visitar todas las ciudades exactamente una vez y regresar al punto de partida. En este trabajo se exploran los aspectos generales del problema examinando sus bases teóricas, se analizan algunos algoritmos exactos, heurísticos y metaheurísticos previamente formulados. Finalmente, se presentan tres algoritmos diseñados para solucionar el TSP y se describen y analizan los resultados obtenidos con el objetivo de enriquecer la comprensión y aplicación de estas técnicas en problemas reales de optimización. |
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Aldana Gonzales, A. (2015). Algoritmos genéticos vs enjambres de partículas: búsqueda de parámetros en una dinámica compleja. Alfaro, L. (2020). Ciclo hamiltoniano óptimo en un grafo (problema del viajante). Algarín, C. A. R. (2010). Optimización por colonia de hormigas: aplicaciones y tendencias. Ingeniería solidaria, 6(10-11):83–89. Alonso, S., Cordón, O., Fernández, I., and Herrera, F. (2004). La metaheurística de optimización basada en colonias de hormigas: modelos y nuevos enfoques. Optimización inteligente: técnicas de inteligencia computacional para optimización, pg. 261–314. Baquela, E. and Redchuk, A. (2013). Optimización Matemática con R. Volumen I: Introducción al modelado y resolución de problemas. Bubok Publishing SL. Brucato, C. (2013). The traveling salesman problem. Crehuet Lucas, I. (2022). El problema del viajante con grafos. Dorigo, M., Birattari, and Stutzle, T. (2004). Ant colony optimization. The MIT Press. Dorzán, M., Gagliardi, E., Leguizamón, M., Taranilla, M., and G, H. (2009). Algoritmos aco aplicados a problemas geométricos de optimización. XIII Encuentros de Geometría Computacional. Estévez Valencia, P. (2023). Optimización mediante algoritmos genéticos. pgs. 83–92. García Travieso, M. V. (2014). Problema del viajante de comercio (tsp): métodos exactos de resolución. Goldberg, D. (1989). Genetic Algorithms in search,Optimization and Machine learning. Addison- Wesley. Guerra, J., Soberanes, H., Rodríguez, M., Valadez, J., and Magallanes, U. (2015). Análisis comparativos de metaheurísticas aplicadas al problema del tsp. XII encuentro de Participación de la Mujer en La Ciencia. Herrera, F. (2017). Introducción a los algoritmos metaheurísticos. Hincapié, R. A., Porras, C. A. R., and Gallego, R. A. (2004). Técnicas heurísticas aplicadas al problema del cartero viajante (tsp). Scientia et technica, 10(24):1–6. Holstein, D. (1998). Una Metaheurística Co-evolutiva para el problema del viajante de Comercio. PhD thesis, Universidad Nacional de La Plata. Infantes Durán, M. (2018). El problema del viajante (tsp). Lamos Diaz, H., Galván Nuñez, S. A., González Villamizar, L. J., and Cruz Jiménez, C. (2013). Algoritmo pso-h´ıbrido para solucionar el problema de ruteo de vehículos con entrega y recolección simultáneas. Revista Facultad de Ingeniería, 22(35):75–90. Martínez-Cava, C. S. (2021). El problema del viajante, heurísticas basadas en algoritmos genéticos. Mendoza Casanova, J. J. (2017). TRAVELING SALESMAN PROBLEM (TSP) Diseño de Algoritmos Heurísticos y Metaheurísticos eficientes para resolver el Problema del Agente Viajero. PhD thesis, Universidad Nacional Autónoma de Nicaragua. Miralles Insa, C. J. (2021). Grafos: Camino mínimo con algoritmo de bellman. Recurso en línea. Montoya Torres, L. (2020). Una aplicación del problema del viajante de comercio a la distribución del dinero en efectivo en la región de Murcia. Obando-Vidal, F., Díaz-Mariño, N., and Martínez-Flor, E. (2020). Algoritmo de optimización de colonia de hormigas aplicado a tsp, una revisión sistemática. Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologías de Información, (E38):404–417. Rodríguez Castañeda, L. (2005). Algoritmos para calcular la ruta más corta en la malla vial de la ciudad de bogotá. Saiyed, A. R. (2012). The traveling salesman problem. Indiana State University, 2:1–15. Yang, X.-S. (2010). Engineering optimization: an introduction with metaheuristic applications. John Wiley & Sons. Yungán Cazar, J. C., Salazar Álvarez, E. G., and Villacrés Sampedro, J. E. (2022). Algoritmo de bellman ford para solucionar el problema de la ruta más corta entre nodos. Polo del Conocimiento, 7(7):1288–1302. |
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Finalmente, se presentan tres algoritmos diseñados para solucionar el TSP y se describen y analizan los resultados obtenidos con el objetivo de enriquecer la comprensión y aplicación de estas técnicas en problemas reales de optimización.Submitted by Juan Esteban Muñoz Rodríguez (jemunozr@upn.edu.co) on 2023-12-06T23:51:10Z No. of bitstreams: 2 TFG_Problema_Viajante_Muñoz_Montañez.pdf: 2141734 bytes, checksum: 50316487c5ebe1b7f00d1821c17e9087 (MD5) FOR021GIBLicenciaUsoTrabajosyTesisGradoV03.pdf: 168456 bytes, checksum: f4482b38c1c4f4d1ec09d1cf5c60e82e (MD5)Approved for entry into archive by Biblioteca UPN (repositoriobiblioteca@pedagogica.edu.co) on 2023-12-11T20:34:05Z (GMT) No. of bitstreams: 2 TFG_Problema_Viajante_Muñoz_Montañez.pdf: 2141734 bytes, checksum: 50316487c5ebe1b7f00d1821c17e9087 (MD5) FOR021GIBLicenciaUsoTrabajosyTesisGradoV03.pdf: 168456 bytes, checksum: f4482b38c1c4f4d1ec09d1cf5c60e82e (MD5)Approved for entry into archive by Elsy Carolina Martínez (ecmartinezb@pedagogica.edu.co) on 2024-01-22T16:31:34Z (GMT) No. of bitstreams: 2 TFG_Problema_Viajante_Muñoz_Montañez.pdf: 2141734 bytes, checksum: 50316487c5ebe1b7f00d1821c17e9087 (MD5) FOR021GIBLicenciaUsoTrabajosyTesisGradoV03.pdf: 168456 bytes, checksum: f4482b38c1c4f4d1ec09d1cf5c60e82e (MD5)Made available in DSpace on 2024-01-22T16:31:34Z (GMT). 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Finally, we present three algorithms designed to solve the TSP, describing and analyzing the results obtained with the aim of enhancing the understanding and application of these techniques in real optimization problems.application/pdfspaUniversidad Pedagógica NacionalLicenciatura en MatemáticasFacultad de Ciencia y Tecnologíahttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternationalProblema del viajanteOptimizaciónAlgoritmos heurísticos y metaheurísticosEficienciaSalesman's problemOptimisationHeuristic and metaheuristic algorithmsEfficiencyEl problema del viajante desde algunos Algoritmos Metaheurísticos.The salesman' sproblem from some Metaheuristic Algorithms.Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisAldana Gonzales, A. (2015). Algoritmos genéticos vs enjambres de partículas: búsqueda de parámetros en una dinámica compleja.Alfaro, L. (2020). Ciclo hamiltoniano óptimo en un grafo (problema del viajante).Algarín, C. A. R. (2010). Optimización por colonia de hormigas: aplicaciones y tendencias. Ingeniería solidaria, 6(10-11):83–89.Alonso, S., Cordón, O., Fernández, I., and Herrera, F. (2004). La metaheurística de optimización basada en colonias de hormigas: modelos y nuevos enfoques. Optimización inteligente: técnicas de inteligencia computacional para optimización, pg. 261–314.Baquela, E. and Redchuk, A. (2013). Optimización Matemática con R. Volumen I: Introducción al modelado y resolución de problemas. Bubok Publishing SL.Brucato, C. (2013). The traveling salesman problem.Crehuet Lucas, I. (2022). El problema del viajante con grafos.Dorigo, M., Birattari, and Stutzle, T. (2004). Ant colony optimization. The MIT Press.Dorzán, M., Gagliardi, E., Leguizamón, M., Taranilla, M., and G, H. (2009). Algoritmos aco aplicados a problemas geométricos de optimización. XIII Encuentros de Geometría Computacional.Estévez Valencia, P. (2023). Optimización mediante algoritmos genéticos. pgs. 83–92.García Travieso, M. V. (2014). Problema del viajante de comercio (tsp): métodos exactos de resolución.Goldberg, D. (1989). Genetic Algorithms in search,Optimization and Machine learning. Addison- Wesley.Guerra, J., Soberanes, H., Rodríguez, M., Valadez, J., and Magallanes, U. (2015). Análisis comparativos de metaheurísticas aplicadas al problema del tsp. XII encuentro de Participación de la Mujer en La Ciencia.Herrera, F. (2017). Introducción a los algoritmos metaheurísticos.Hincapié, R. A., Porras, C. A. R., and Gallego, R. A. (2004). Técnicas heurísticas aplicadas al problema del cartero viajante (tsp). Scientia et technica, 10(24):1–6.Holstein, D. (1998). Una Metaheurística Co-evolutiva para el problema del viajante de Comercio. PhD thesis, Universidad Nacional de La Plata.Infantes Durán, M. (2018). El problema del viajante (tsp).Lamos Diaz, H., Galván Nuñez, S. A., González Villamizar, L. J., and Cruz Jiménez, C. (2013). Algoritmo pso-h´ıbrido para solucionar el problema de ruteo de vehículos con entrega y recolección simultáneas. Revista Facultad de Ingeniería, 22(35):75–90.Martínez-Cava, C. S. (2021). El problema del viajante, heurísticas basadas en algoritmos genéticos.Mendoza Casanova, J. J. (2017). TRAVELING SALESMAN PROBLEM (TSP) Diseño de Algoritmos Heurísticos y Metaheurísticos eficientes para resolver el Problema del Agente Viajero. PhD thesis, Universidad Nacional Autónoma de Nicaragua.Miralles Insa, C. J. (2021). Grafos: Camino mínimo con algoritmo de bellman. Recurso en línea.Montoya Torres, L. (2020). Una aplicación del problema del viajante de comercio a la distribución del dinero en efectivo en la región de Murcia.Obando-Vidal, F., Díaz-Mariño, N., and Martínez-Flor, E. (2020). 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Polo del Conocimiento, 7(7):1288–1302.THUMBNAILProblema del viajante.pdf.jpgProblema del viajante.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg4942http://repository.pedagogica.edu.co/bitstream/20.500.12209/19071/5/Problema%20del%20viajante.pdf.jpg3337811af9cbf4ef4feecf6d6472dc1aMD55LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://repository.pedagogica.edu.co/bitstream/20.500.12209/19071/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53202335520226403-06 DIC 23 JUAN Y KEVIN.pdf202335520226403-06 DIC 23 JUAN Y KEVIN.pdfLICENCIA APROBADAapplication/pdf168456http://repository.pedagogica.edu.co/bitstream/20.500.12209/19071/4/202335520226403-06%20DIC%2023%20JUAN%20Y%20KEVIN.pdff4482b38c1c4f4d1ec09d1cf5c60e82eMD54ORIGINALProblema del viajante.pdfProblema del viajante.pdfapplication/pdf2141734http://repository.pedagogica.edu.co/bitstream/20.500.12209/19071/1/Problema%20del%20viajante.pdf50316487c5ebe1b7f00d1821c17e9087MD5120.500.12209/19071oai:repository.pedagogica.edu.co:20.500.12209/190712024-01-22 23:01:15.084Repositorio Institucional Universidad Pedagógica Nacionalrepositorio@pedagogica.edu.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 |